基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述
作者:
作者单位:

(重庆邮电大学 光电工程学院, 重庆 400065)

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(61801061);重庆市教委科技项目(KJQN201800607).通信作者:罗元E-mail:luoyuan@cqupt.edu.cn


Research on Target Tracking Technology Based on Deep Learning
Author:
Affiliation:

(College of Optoelectronic Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, CHN)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    深度学习技术在计算机视觉领域的应用日趋广泛,基于深度学习的目标跟踪技术是当前计算机视觉领域的一项重要研究课题。文章首先对国内外目标跟踪技术的发展历程进行了回顾和梳理,详细介绍并对比了部分典型的基于深度学习的目标跟踪方法;然后介绍了几种目标跟踪领域的典型数据集;最后对基于深度学习的目标跟踪技术的研究进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。

    Abstract:

    The application of deep learning technology in the field of computer vision is becoming more and more extensive, and the target tracking technology based on deep learning is an important research topic in the field of computer vision. In this paper, firstly, the development process of target tracking technology at home and abroad is reviewed, and some typical target tracking methods based on deep learning are introduced in detail and compared; then, several typical data sets in the field of target tracking are summarized; finally, the research progress of the target tracking technology are summarized, and the future development directions are prospected.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2020-06-28
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2020-12-21
  • 出版日期:

漂浮通知

①《半导体光电》新近入编《中文核心期刊要目总览》2023年版(即第10版),这是本刊自1992年以来连续第10次被《中文核心期刊要目总览》收录。
②目前,《半导体光电》已入编四个最新版高质量科技期刊分级目录,它们分别是中国电子学会《电子技术、通信技术领域高质量科技期刊分级目录》(T3)、中国图象图形学学会《图像图形领域高质量科技期刊分级目录》(T3)、中国电工技术学会《电气工程领域高质量科技期刊分级目录》(T3)和中国照明学会《照明领域高质量科技期刊分级目录》(T2)。
③关于用户登录弱密码必须强制调整的说明
④《半导体光电》微信公众号“半导体光电期刊”已开通,欢迎关注