融合先验知识的自适应行人跟踪算法 .pdfVIP

融合先验知识的自适应行人跟踪算法

融合先验知识的自适应行人跟踪算法是一种利用机器学习、深度

学习以及传统图像处理技术，使跟踪能够自适应环境变化的技术。先

验知识包括特征提取等，以帮助机器分析行人目标，以实现更准确的

视觉跟踪。

这种技术主要用于行人跟踪，其目的在于从一系列连续的图像中

检测和跟踪一个目标，如行人或者其他物体。通过使用机器学习、深

度学习和模型预测方法，模型可以分析视觉目标的运动变化、形状变

化和其他外观变化，实现跟踪。

此外，融合先验知识的自适应行人跟踪算法还可以根据环境的不

断变化来自动调整参数，在无确定性模型的情况下实现更准确的跟踪

效果。例如，当行人穿过折叠门时，跟踪算法可以根据先验知识调整

关注度，以确保在高穿行速度下也能有较高的跟踪准确率。

融合先验知识的自适应行人跟踪算法在很多邬用领域都显示出极

大的潜力。例如，它可以用来实现行人安全和监控，为行人指引，并

且还可以实现智能交通系统的瞬时分析，以提高交通的安全性和效率。

融合先验知识的自适应行人跟踪算法也可以用于智能家居、自动化系

统和工厂自动寻迹系统，以实现更精确、更精细的控制。