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多模态数据驱动的目标跟踪算法:创新融合与优化策略
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能技术的飞速发展,目标跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向,在众多实际应用中发挥着关键作用。传统的目标跟踪算法主要基于单一模态的数据,如仅利用视觉图像信息进行目标的检测与跟踪。然而,单一模态数据在面对复杂多变的环境时,往往存在诸多局限性。例如,在智能监控领域,当光照条件发生剧烈变化、目标被遮挡或处于低分辨率图像中时,基于单一视觉模态的跟踪算法容易出现目标丢失或跟踪不准确的情况;在自动驾驶场景中,仅依靠摄像头获取的视觉信息,难以在恶劣天气(如雨、雪、雾等)或复杂路况下准确地跟踪周围车辆和行人,这对行车安
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