控制与决策

作者：金沙沙,龙伟,胡灵犀,王天宇,潘华,蒋林华

单位：湖州师范学院 信息工程学院,浙江 湖州 313000;浙江大学 湖州研究院,浙江 湖州 313000,,湖州师范学院 信息工程学院,浙江 湖州 313000,,湖州师范学院 信息工程学院,浙江 湖州 313000,,湖州师范学院 信息工程学院,浙江 湖州 313000;浙江大学 湖州研究院,浙江 湖州 313000,,浙江大学 湖州研究院,浙江 湖州 313000,,湖州师范学院 信息工程学院,浙江 湖州 313000,

关键词：智能交通系统;多目标跟踪;深度学习;智能化;目标检测;研究进展

基金：国家自然科学基金项目(61775139)；浙江省级重点研发计划项目(2020C02020).

多目标跟踪的研究对于构建人、路、车、云协同一体化的智能交通监控系统具有广泛的应用价值,传统手工设计特征的方法对高层信息的表征能力有限,难以进行复杂场景下的多目标跟踪,随着深度学习的发展,多目标跟踪算法的性能取得较大进展.为了宏观把握基于深度学习的多目标跟踪算法的研究进展,首先比较基于检测的跟踪算法、基于联合检测与跟踪算法、基于单目标跟踪器的多目标跟踪算法的优缺点;然后介绍多目标跟踪算法在智能交通监控场景的应用;最后总结目前多目标跟踪存在的问题与挑战,对多目标跟踪算法未来在智能交通领域的发展进行思考和展望.

来源：2023年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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