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摘要
目标检测和目标跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向之一,其主要目的是通
过确定图像中目标位置来实现视觉感知和有效跟踪。然而,深度学习方法需要大量的
算力,这使得它们难以应用到移动设备上。目前,深层神经网络变得更加的庞大和复
杂,其中许多模型不适合移动端的移植,这个问题变得更加突出。
本论文在研究监控系统下的目标检测和跟踪算法基础上,对计算机视觉领域内的
多目标跟踪算法进行了深入探索,并重点研究了基于检测的多目标跟踪策略,其中包
括在线和实时深度关联度量跟踪。提出了一种基于机器视觉
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