复杂场景下多目标实时跟踪与轨迹关联算法优化

作　　者： 赵梦宇；周明豪

摘　　要： 随着人工智能与计算机视觉技术的迅速发展，多目标跟踪在众多应用领域如智能交通、视频监控与自动驾驶等中扮演着重要角色。然而，复杂场景中的动态目标及其遮挡、交互行为等因素，仍然是现有跟踪算法面临的重大挑战。文章针对复杂场景下的多目标实时跟踪与轨迹关联问题，提出了一种优化算法，结合深度学习和目标重识别技术，提升了跟踪精度与实时性。通过对现有方法的分析与优化，实验结果表明，优化算法在复杂场景下具备更高的准确度和鲁棒性。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-05