多智能体协同进化赋能多目标跟踪算法的创新与实践.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，多目标跟踪（MultipleObjectTracking，MOT）一直是一个备受关注的核心研究方向。它旨在从视频序列中实时、准确地检测并跟踪多个目标物体，为后续的行为分析、决策制定等提供关键的数据支持。随着人工智能技术的飞速发展，多目标跟踪在众多实际场景中展现出了巨大的应用潜力和价值。

在智能安防领域，多目标跟踪技术能够对监控视频中的人员、车辆等目标进行实时追踪，实现对异常行为的及时预警，如人员的闯入、徘徊，车辆的违规停放、逆行等，为保障公共安全提供有力的技术手段。在智能交通系统中，多目标跟踪可以用于车辆流量监测、交通拥堵分析以及自动驾驶