相互遮挡的目标分割和跟踪

基于主动轮廓的跟踪方法被广泛应用于移动摄像机下运动物体轮廓的跟踪. 针对传统方法容易受噪音、部分遮挡、背景干扰等因素影响的缺点, 本文提出了一个分层的基于水平集(level sets)的跟踪框架. 该

DeepSORT是一种结合深度学习和传统目标跟踪方法的常用算法。它利用现有的目标检测算法如YOLO、Faster R-CNN等检测图像中的目标，并通过卡尔曼滤波器预测目标位置，匹配跟踪目标和检测目标。

雷达目标跟踪绝对的入门经典，同时也是视觉目标跟踪等的一般方法。

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能够描述出先行目标和追踪目标的距离，能够够很好的直观的进行仿真区别。

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MeanShift跟踪算法，简单快速，适合初学者入门。

随着图像处理技术、人工智能技术以及机器视觉理论的发展，多目标的检测与跟踪技术在视频监控领域得到了广泛的应用。

一个简单的目标跟踪程序实例