OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。[1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv都是最火热的应用之一。
在当下自动驾驶、智慧城市、安防等领域对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析的需求可谓比比皆是， 但单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及特征进行分析，因此在具体的车辆行为分析、交通违章判别、嫌疑犯追踪、飞行器监管等场景，目标追踪发挥着不可替代的作用。
在琳琅满目的视觉应用中，对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析，可以说是突破安防、自动驾驶、智慧城市等炙手可热行业的利器。
随着计算机视觉技术的发展，基于视频的目标跟踪算法成为研究热点。目标跟踪技术通常依据视频中目标及背景的信息，对目标的形状、大小、位置、轨迹等运动状态进行预测。目标跟踪技术的应用领域非常广泛，包括视频监控、无人驾驶等多个领域，具有重要的研究价值。
本文介绍了视觉跟踪领域的一些研究进展，包括基于深度学习的方法、基于度量学习的方法、基于无监督学习的方法和基于强化学习的方法。这些方法在跟踪性能、速度和鲁棒性方面都取得了不错的效果。同时，作者还介绍了一些最新的跟踪算法，包括SiamRPN++、GOTURN、MDNet和DeepSORT。这些算法在最新的跟踪数据集上进行了测试，并与其他算法进行了比较。结果表明，这些最新的算法在跟踪性能、速度和鲁棒性方面都表现出色。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。
视觉目标跟踪（Visual Object Tracking）是计算机视觉领域的一个重要问题。尽管近年来受到了广泛研究，目标跟踪问题由于本身的高难度、高质量数据的稀少，研究热度比目标检测、语义分割等基本视觉任务略低一些。深度学习的发展和计算机算力的增强带来了视觉算法性能的突飞猛进，而目标跟踪领域中基于深度神经网络的方法只在近几年才初见端倪，可谓大有可为。
《中国图象图形学报》2019年第12期封面故事聚焦目标跟踪，对基于深度学习的目标跟踪算法进行系统的梳理。该成果是中国图象图形学学会机器视觉专委会牵头组织，浙江大学李玺教授、厦门大学王菡子教授等八位老师联名撰写的图像图形学科年度发展报告。
视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义。在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法，更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习（神经网络）和相关滤波器等方法。本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪（单目标跟踪）、单目标跟踪的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法及研究趋势等。
1. YaqiLYU在知乎问题【计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？】下的回答
机器之心专栏 作者：南方科技大学郑锋团队 南方科技大学郑锋团队的这项研究：Track Anything ，很好的解决了 SAM 在视频领域的短板。 本月初，Meta 发布「分割一切」AI 模型（Segment Anything Model，简称 SAM），可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，甚至包括没有见过的物体和图像。有人将这一研究比喻为计算机视觉领域的 GPT-3 时刻之一。 Meta 表示，「SAM 已经学会了关于物体的一般概念，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，甚至包括在训
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。
下面就通过计算视频帧之间的差异(即考虑背景帧和其他帧之间的差异)，进而实现目标跟踪。
内容概要：目标跟踪作为一个非常有前景的研究方向，常常因为场景复杂导致目标跟丢的情况发生。本文按照跟踪目标数量的差异，分别介绍了单目标跟踪及多目标跟踪。
前几天 CVer推送一篇：重磅！商汤开源最大目标跟踪库PySOT：含SiamRPN++和SiamMask等算法，介绍了来自商汤科技的STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）开源的目标跟踪库：PySOT。当时PySOT并没有上传代码，所以之前的文章仅介绍了新特性，但得到大家广泛关注。
相对业界研究比较多的单目标跟踪，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，MOT）系统在实际项目中应用场景更多。
来源：HyperAI超神经 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文带你了解目标跟踪。 目标跟踪 (Object Tracking) 是机器视觉领域的重要课题，根据跟踪目标的数量，可分为单目标跟踪 (Single Object Tracking，简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking，简称 MOT)。 多目标跟踪往往因为跟踪 ID 众多、遮挡频繁等，容易出现目标跟丢的现象。借助跟踪器 DeepSORT 与检测器 YOLO v5，可以打造一个高性能的实时多目标跟踪模型。 本文
https://github.com/foolwood/benchmark_results
目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多的应用前景，但同时也是计算机视觉中比较困难的一个问题。这主要是由于待跟踪的目标被遮挡造成的。本文主要介绍多目标跟踪目前的一些解决策略以及未来的发展趋势。
上述两篇文章得到很多 CVers 的关注和喜爱，于是又被追问：有没有目标跟踪的综述大盘点，有没有超分辨率的综述大盘点，有没有...
【新智元导读】不同于在目标检测和识别等领域取得的丰硕成果，深度学习在目标跟踪领域进展相对缓慢，很大原因是缺乏数据——目标跟踪只有第一帧的标定框作为训练数据，在这种情况下训练一个深度模型十分困难。现有的基于深度学习的方法从几个不同的角度解决这个问题，但在跟踪速度和精度方面仍有很大的提升空间。 在目标追踪界泰斗、UC Merced 杨明玄教授的指导下，香港城市大学、阿德莱德大学、SenseNet的研究人员从深度学习的角度出发，提出了一种端到端的跟踪模型，将特征提取和响应生成融合在深度学习框架中，只采用单层卷积的
CVPR 2022 论文尚没有完全公布，今日推荐10篇已出目标跟踪方向的论文，既有单目标跟踪也有多目标跟踪，还有无人机视觉中的跟踪问题，基于Transformer 的跟踪，点云目标跟踪，还有多目标跟踪的新范式：具有记忆的模型，和新的可见光-热成像基准数据集等。
以前写过一个“自动驾驶中的目标跟踪”介绍，这次重点放在深度学习和摄像头数据方面吧。
url : https://towardsdatascience.com/self-supervised-tracking-via-video-colorization-7b2b066359d5
在视频监控与分析中，视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作，今天跟大家分享的开源库，给出了一个基于OpenCV的开源实现。供大家学习参考。
多目标跟踪处理的对象是视频，从视频的第一帧到最后一帧，里边有多个目标在不断运动。多目标跟踪的目的就是将每个目标和其他目标进行区分开来，具体方法是给每个目标分配一个ID，并记录他们的轨迹。
计算机视觉领域中的目标跟踪是一项重要的研究任务，它涉及在视频序列中自动识别和跟踪多个感兴趣的目标。多目标跟踪（Multi-object Tracking）旨在从连续的图像帧中准确地定位和跟踪多个目标，同时保持目标的身份一致性。本文将介绍多目标跟踪的基本概念、常见的算法和应用领域。
项目代码：https://github.com/vision4robotics/TCTrack
随着近年来智能城市监控的发展和自动驾驶的兴起，视频目标跟踪得到了更多的研究者的关注，其中包括单目标跟踪、多目标跟踪、跨摄像头多目标跟踪等等。目标跟踪也涉及很多相关领域，例如视频分割、轨迹预测、行人重识别等等。5月30日(周四)，两位主讲嘉宾（高旭，王强）为大家精选了视频目标跟踪及相关领域中的几篇代表性工作，和大家一起学习、分享最新的研究进展。
本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得关注的最新目标跟踪论文。这次分享的paper将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
对监控领域的目标跟踪方法以及面临的挑战进行了一个介绍，是一个很好的了解目标跟踪领域的“是什么”和“为什么”问题的文章。
MOTChallenge是多目标跟踪领域最为常用的benchmark，其中2D MOT15，3D MOT15，MOT16，MOT17，MOT20都是多目标跟踪领域常用的数据集。 下面我们按照MOTChallenge中的评价标准进行介绍，当然MOTChallenge也主要参考《Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics》
从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。
Yolov8是一种流行的目标检测算法，而FasterNet则是一个基于神经网络的目标跟踪算法。本文将介绍如何将Yolov8和FasterNet结合起来，实现更准确和更快速的目标检测和跟踪。
说起自动驾驶感知系统，大家都会谈论到感知融合，这涉及到不同传感器数据在时间、空间的对齐和融合，最终的结果将提升自动驾驶系统的感知能力，因为我们都知道单一的传感器都是有缺陷的。本篇文章梳理 Apollo 6.0 中的感知数据融合基本流程。
今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一起学习，共同进步！ 背景 目标检测是数字图像中某一
多目标跟踪(MOT)任务的关键挑战是跟踪目标下的时间建模。现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。
相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracker(目标跟踪算法)，而是那些即将成为经典的，或者就目前来说最好用、速度和性能都看的过去tracker。我比较关注目标跟踪中的相关滤波方向，接下来我帮您介绍下我所认识的目标跟踪，尤其是相关滤波类方法，分享一些我认为比较好的算法，顺便谈谈我的看法。 第一部分：目标跟踪速览 先跟几个SOTA的tr
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/He_A_Twofold_Siamese_CVPR_2018_paper.pdf
TrackFormer通过注意进行联合目标检测和跟踪。自回归跟踪查询嵌入将过去和未来的帧与基于变压器的注意连接起来，这将导致身份、遮挡和新对象的检测。
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