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融合属性特征和外观特征的多目标跟踪技术研究
目录
一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1目标跟踪技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2属性特征与外观特征融合研究的必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究现状与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、目标跟踪技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1目标跟踪技术定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2目标跟踪技术分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.3目标跟踪技术关键步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
三、属性特征研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1属性特征概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2属性特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.3属性特征在目标跟踪中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
四、外观特征研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.1外观特征概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.2外观特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.3外观特征在目标跟踪中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
五、属性特征与外观特征的融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
5.1融合策略概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
5.2融合策略的分类与实施方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
5.3融合策略的优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
六、多目标跟踪技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
6.1多目标跟踪技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
6.2多目标跟踪技术关键挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
6.3多目标跟踪技术方法与实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
七、融合属性特征和外观特征的多目标跟踪技术应用场景分析．．．．58
7.1智慧城市领域的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
7.2智能交通领域的应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
7.3视频监控领域的应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
八、融合属性特征和外观特征的多目标跟踪技术性能评价与优化．．68
8.1技术性能评价指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
8.2技术性能优化策略与实践案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
九、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
9.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
9.2未来研究方向与趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
一、内容概括
本课题聚焦于多目标跟踪技术中属性特征与外观特征的融合研究，旨在提升复杂环境下的目标跟踪精度与鲁棒性。研究内容围绕属性特征与外观特征的提取、融合方法以及跟踪算法优化展开，具体涵盖以下几个方面：
首先分析多目标跟踪场景下属性特征与外观特征各自的优势与局限，通过表格形式对比两者的特点（见【表】），为后续融合策略奠定基础。
其次探索属性特征与外观特征的提取方法，结合深度学习与传统计算机视觉技术，分别构建高效的属性特征（如颜色、纹理、姿态）和外观特征（如深度学习提取的全局特征）提取模型。
再次设计多目标跟踪框架，研究属性特征与外观特征的融合策
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