目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动物的运动进行跟踪，对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。
目标跟踪算法可以进行轨迹特征的自动分析和提取，以弥补视觉目标检测的不足，有效的去除错误的检测，增加遗漏的检测，为进一步的行为分析提供基础。相对于多目标跟踪算法，视觉单目标跟踪算法研究的更为广泛，当前解决的相对更好。典型的如Mean shift算法，用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测，TLD等基于在线学习的跟踪，KCF等基于相关性滤波的算法等。
2021-04-18 16:22:23
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本文将详细的说明Mean Shift的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用.
2021-04-16 19:22:45
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VS2015上C/C++实现目标检测和多目标跟踪，多目标跟踪采用了匈牙利算法和卡尔曼滤波；你在VS2015新建工程，并配置好opencv的相关设置，就可直接使用；注意：如果你想获得更好的效果，目标检测可换成基于深度学习的，毕竟跟踪的好坏也取决于检测的好坏；
2021-04-16 13:02:21
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