视频运动目标检测与跟踪技术研究文献综述

视频运动目标检测与跟踪技术作为计算机视觉领域的核心研究方向之一，在智能监控、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

本文首先介绍了视频运动目标检测与跟踪的基本概念，包括目标检测、目标跟踪、常见算法等。

接着，重点概述了国内外在该领域的研究现状，详细阐述了基于传统方法和深度学习方法的运动目标检测与跟踪技术，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

此外，本文还分析了当前研究中存在的挑战和未来发展趋势，如复杂场景下的目标遮挡、光照变化、实时性等问题，以及深度学习与传统方法的融合、多传感器信息融合等发展方向。

最后，对全文进行了总结，并展望了视频运动目标检测与跟踪技术的未来发展方向。

关键词：视频分析；运动目标检测；目标跟踪；深度学习；计算机视觉

随着视频监控技术的快速发展和普及，海量的视频数据为人们获取信息提供了重要途径。

然而，如何从海量视频数据中快速、准确地提取关键信息成为了亟待解决的问题。

视频运动目标检测与跟踪技术作为智能视频分析的关键技术之一，旨在从视频序列中自动识别、定位并持续跟踪运动目标，为后续的行为分析、事件识别等高层应用提供基础。

视频运动目标检测与跟踪技术在多个领域具有重要的应用价值：
智能监控:自动识别和跟踪可疑目标，提高监控系统的安全性和效率。