摘要
目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题,在智能监控、自动驾驶、机器人导航以及人机交互等领域扮演着至关重要的角色。
传统的单目视觉目标跟踪算法容易受到光照变化、遮挡、背景干扰等因素的影响,鲁棒性较差。
而双目视觉系统通过模拟人眼视觉机制,能够获取场景的深度信息,从而克服单目视觉的局限性,提升目标跟踪算法的精度和鲁棒性。
近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的目标跟踪算法在性能上取得了显著的突破。
将深度学习与双目视觉相结合,成为目标跟踪领域的研究热点。
本文首先介绍了目标跟踪和双目视觉的基本概念和原理,然后概述了目标跟踪算法的研究现状,重点分析了近年来基于双目视觉的目标跟踪算法的研究进展,最后总结了当前研究中存在的问题并对未来的发展方向进行了展望。
关键词:目标跟踪;双目视觉;深度学习;特征融合;尺度估计
目标跟踪是指在视频序列中,给定目标在第一帧中的状态信息(例如位置、尺寸等),自动估计目标在后续帧中的状态,并将其准确地定位出来。
目标跟踪是计算机视觉领域中一项极具挑战性的任务,其难点主要体现在目标的外观变化、遮挡、光照变化、背景干扰等方面。
双目视觉是一种模拟人眼立体感知的成像技术,它通过两个不同视角的摄像头同时拍摄同一场景,并根据三角测量原理计算出场景中每个像素点的深度信息。
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