基于視頻的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究

基于視頻的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)研究01一、目標(biāo)檢測(cè)三、未來(lái)研究方向參考內(nèi)容二、目標(biāo)跟蹤總結(jié)目錄03050204內(nèi)容摘要隨著圖像和視頻處理技術(shù)的快速發(fā)展，基于視頻的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域中變得越來(lái)越重要。例如，這種技術(shù)可用于安全監(jiān)控、智能交通、無(wú)人駕駛汽車、機(jī)器人視覺(jué)和人機(jī)交互等。本次演示將探討基于視頻的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的相關(guān)研究。一、目標(biāo)檢測(cè)一、目標(biāo)檢測(cè)目標(biāo)檢測(cè)是目標(biāo)跟蹤的前提和基礎(chǔ)，它主要解決的是在視頻中找出并定位目標(biāo)的問(wèn)題。常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法有基于顏色、基于紋理、基于形狀和基于深度學(xué)習(xí)等方法。一、目標(biāo)檢測(cè)1、基于顏色的目標(biāo)檢測(cè)：這種方法利用顏色的差異來(lái)區(qū)分目標(biāo)和背景。例如，可以通過(guò)設(shè)置顏色閾值，將與預(yù)設(shè)顏色不同的區(qū)域認(rèn)定為目標(biāo)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，但是對(duì)光照變化和目標(biāo)自身顏色的變化較為敏感。一、目標(biāo)檢測(cè)2、基于紋理的目標(biāo)檢測(cè)：這種方法利用圖像的紋理信息來(lái)檢測(cè)目標(biāo)。例如，可以通過(guò)分析圖像的灰度共生矩陣或Gabor濾波器響應(yīng)等紋理特征來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。這種方法對(duì)光照變化有一定的適應(yīng)性，但在復(fù)雜的紋理環(huán)境下可能失效。一、目標(biāo)檢測(cè)3、基于形狀的目標(biāo)檢測(cè)：這種方法利用目標(biāo)的幾何形狀信息來(lái)檢測(cè)目標(biāo)。例如，可以通過(guò)預(yù)設(shè)目標(biāo)的幾何形狀模板，然后在視頻中尋找與模板匹配的區(qū)域。這種方法對(duì)光照和顏色變化不敏感，但需要準(zhǔn)確的形狀模板，對(duì)目標(biāo)形狀的變化適應(yīng)性較弱。一、目標(biāo)檢測(cè)4、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)：這種方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)和識(shí)別目標(biāo)。例如，常見(jiàn)的有YOLO、FasterR-CNN和SSD等算法。這些算法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和識(shí)別目標(biāo)，對(duì)復(fù)雜背景、光照和顏色變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。二、目標(biāo)跟蹤二、目標(biāo)跟蹤目標(biāo)跟蹤是在目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，連續(xù)地跟蹤目標(biāo)在視頻中的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡。常見(jiàn)的目標(biāo)跟蹤算法有基于濾波、基于塊匹配、基于深度學(xué)習(xí)和基于特征等方法。二、目標(biāo)跟蹤1、基于濾波的目標(biāo)跟蹤：這種方法利用濾波算法來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。例如，卡爾曼濾波器和擴(kuò)展卡爾曼濾波器是其中的代表算法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但對(duì)非線性運(yùn)動(dòng)和高速運(yùn)動(dòng)的跟蹤精度較低。二、目標(biāo)跟蹤2、基于塊匹配的目標(biāo)跟蹤：這種方法將視頻幀分成許多小塊，然后通過(guò)匹配相似塊來(lái)跟蹤目標(biāo)。例如，均值漂移算法和CAMShift算法是其中的代表算法。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)復(fù)雜背景和光照變化有一定的適應(yīng)性，但面對(duì)劇烈的運(yùn)動(dòng)和遮擋情況時(shí)可能會(huì)失效。二、目標(biāo)跟蹤3、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤：這種方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)和識(shí)別目標(biāo)，并預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)軌跡。例如，MDNet、SiameseNetwork和CTNN等算法是其中的代表算法。這些算法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和跟蹤目標(biāo)，對(duì)復(fù)雜背景、光照變化、非線性運(yùn)動(dòng)和高速運(yùn)動(dòng)有較強(qiáng)的適應(yīng)性。二、目標(biāo)跟蹤4、基于特征的目標(biāo)跟蹤：這種方法利用目標(biāo)的某些特征（如顏色、紋理、邊緣、角點(diǎn)等）進(jìn)行跟蹤。在實(shí)踐中，通常將這些特征與卡爾曼濾波器或均值漂移算法等濾波技術(shù)相結(jié)合。這種方法在處理復(fù)雜背景和光照變化時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，但對(duì)目標(biāo)特征的選擇和處理至關(guān)重要。三、未來(lái)研究方向三、未來(lái)研究方向盡管我們已經(jīng)取得了一些關(guān)于視頻目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的進(jìn)展，但仍有許多挑戰(zhàn)需要解決。例如，如何處理遮擋問(wèn)題、如何處理多個(gè)目標(biāo)的跟蹤、如何提高跟蹤的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性等。未來(lái)的研究可以集中在以下幾個(gè)方面：三、未來(lái)研究方向1、混合方法：未來(lái)的研究可以將上述的各種方法進(jìn)行結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤能力。例如，可以將深度學(xué)習(xí)和濾波器技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，或者將顏色、紋理和形狀信息進(jìn)行結(jié)合等。三、未來(lái)研究方向2、深度學(xué)習(xí)模型的改進(jìn)：盡管現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型在目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中已經(jīng)取得了一些好的效果，但仍有改進(jìn)的空間。例如，可以探索更有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、更好的訓(xùn)練方法和更精細(xì)的損失函數(shù)等。三、未來(lái)研究方向3、多視角和多模態(tài)信息融合：未來(lái)的研究可以探索如何利用多個(gè)視角和多種模態(tài)的信息來(lái)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。例如，可以利用紅外線和可見(jiàn)光圖像的融合、聲音和視覺(jué)信息的融合等。三、未來(lái)研究方向4、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)：未來(lái)的研究可以探索如何利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)地學(xué)習(xí)和適應(yīng)目標(biāo)的特征和行為，以及如何利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)來(lái)動(dòng)態(tài)地調(diào)整和學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的策略。總結(jié)總結(jié)本次演示介紹了基于視頻的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的基本概念、常見(jiàn)方法和當(dāng)前的研究進(jìn)展。隨著圖像和視頻處理技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以期待這一領(lǐng)域的研究將會(huì)有更多的突破和創(chuàng)新，為我們解決現(xiàn)實(shí)生活中的各種問(wèn)題提供更多的可能性和工具。參考內(nèi)容內(nèi)容摘要隨著科技的發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法作為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心技術(shù)，對(duì)于提升監(jiān)控系統(tǒng)的性能和智能化水平具有重要意義。本次演示將對(duì)基于視頻監(jiān)控的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法進(jìn)行詳細(xì)研究。內(nèi)容摘要目標(biāo)檢測(cè)是視頻監(jiān)控中的重要環(huán)節(jié)，其基本任務(wù)是從圖像或視頻中提取出感興趣的目標(biāo)信息。傳統(tǒng)圖像處理方法通?；谙袼丶?jí)別的特征進(jìn)行分析，如濾波、邊緣檢測(cè)等。這類方法雖然簡(jiǎn)單易用，但面對(duì)復(fù)雜的實(shí)際場(chǎng)景時(shí)，效果往往不佳。內(nèi)容摘要隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著的成果。以CNN為基礎(chǔ)的算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征，使得檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。例如，YOLO、FasterR-CNN和SSD等算法都是目前比較流行的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法。這些算法不僅在準(zhǔn)確性上有所提升，還具有較高的實(shí)時(shí)性，適用于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。內(nèi)容摘要目標(biāo)跟蹤是視頻監(jiān)控中的另一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，其基本任務(wù)是跟蹤視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。常見(jiàn)的目標(biāo)跟蹤方法有粒子濾波、輪廓跟蹤和深度學(xué)習(xí)等。粒子濾波通過(guò)隨機(jī)采樣生成大量粒子，每個(gè)粒子表示目標(biāo)的一種可能位置和速度，通過(guò)濾波器對(duì)粒子進(jìn)行權(quán)重分配，最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。輪廓跟蹤則基于目標(biāo)的邊緣信息進(jìn)行跟蹤，常用的輪廓提取方法有邊緣檢測(cè)、輪廓像素聚類等。內(nèi)容摘要深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域也取得了顯著進(jìn)展。一些基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法，如SiameseNetwork、TripletLoss等，通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)目標(biāo)特征，從而實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的目標(biāo)跟蹤。此外，還有一些算法將目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤結(jié)合起來(lái)，以提升目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。內(nèi)容摘要在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法的應(yīng)用前景十分廣泛。例如，在安保防范領(lǐng)域，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法可以幫助監(jiān)控系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)異常行為和威脅因素，從而提前預(yù)警并進(jìn)行干預(yù)。在交通管理領(lǐng)域，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法可以幫助交通管理部門實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通流量、車輛行駛軌跡等信息，為交通調(diào)度和疏導(dǎo)提供決策支持。內(nèi)容摘要目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法還可以應(yīng)用于智能家居、智慧城市等領(lǐng)域，為提升生活質(zhì)量和城市治理水平提供技術(shù)支持。此外，隨著5G、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法將會(huì)在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，并推動(dòng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平不斷提升。內(nèi)容摘要總結(jié)本次演示的研究?jī)?nèi)容，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中具有重要意義。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，這些算法將會(huì)在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，并發(fā)揮重要作用。然而，目前目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法仍面臨一些挑戰(zhàn)，如復(fù)雜背景下的目標(biāo)干擾、目標(biāo)遮擋等問(wèn)題。未來(lái)研究可以針對(duì)這些挑戰(zhàn)進(jìn)行深入探討，以進(jìn)一步提升算法的性能和魯棒性。內(nèi)容摘要研究還可以如何實(shí)現(xiàn)算法的自適應(yīng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的需求。相信在眾多研究者的不斷努力下，目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法將會(huì)取得更加輝煌的成果。內(nèi)容摘要視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，它涉及到視頻中感興趣目標(biāo)的自動(dòng)跟蹤和識(shí)別。這種技術(shù)在智能安防、醫(yī)療、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景。本次演示將介紹視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀、常用方法以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展歷程視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展歷程視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究可以追溯到20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能的不斷發(fā)展，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)也得到了迅速的進(jìn)步。目前，國(guó)內(nèi)外的研究機(jī)構(gòu)和高校都投入了大量的人力和物力資源來(lái)研究視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)，并取得了一些重要的研究成果。視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的常用方法視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的常用方法視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的常用方法包括特征提取、匹配和跟蹤等。特征提取是指從目標(biāo)圖像中提取出有效的特征，以便進(jìn)行目標(biāo)和背景的區(qū)分。常用的特征提取方法包括基于顏色、基于紋理、基于形狀等。匹配是在目標(biāo)特征提取的基礎(chǔ)上，將目標(biāo)與背景中的其他物體進(jìn)行比較，以確定目標(biāo)的軌跡。常用的匹配方法包括基于最近鄰、基于概率等。視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的常用方法跟蹤是在匹配的基礎(chǔ)上，對(duì)目標(biāo)的軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)和更新，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤。常用的跟蹤方法包括基于濾波、基于機(jī)器學(xué)習(xí)等。各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)特征提取、匹配和跟蹤等方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。特征提取方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠有效地區(qū)分目標(biāo)和背景，缺點(diǎn)是對(duì)于復(fù)雜背景和動(dòng)態(tài)變化的目標(biāo)，提取的特征可能不夠準(zhǔn)確。匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)⒛繕?biāo)與背景中的其他物體進(jìn)行準(zhǔn)確的比較，缺點(diǎn)是對(duì)于大規(guī)模的背景和復(fù)雜的目標(biāo)，匹配的效率可能較低。跟蹤方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)和更新目標(biāo)的軌跡，缺點(diǎn)是對(duì)于遮擋、變形等情況的處理可能不夠準(zhǔn)確。視頻目標(biāo)跟蹤應(yīng)用視頻目標(biāo)跟蹤應(yīng)用視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)在智能安防、醫(yī)療、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。在智能安防領(lǐng)域，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)可以用于人臉識(shí)別、行為分析、車輛跟蹤等，以提高安全監(jiān)控的準(zhǔn)確性和效率。在醫(yī)療領(lǐng)域，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)可以用于手術(shù)導(dǎo)航、醫(yī)學(xué)影像分析等，以輔助醫(yī)生進(jìn)行精確的診斷和治療。在交通運(yùn)輸領(lǐng)域，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)可以用于交通流量監(jiān)測(cè)、車輛自動(dòng)駕駛等，以提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院托?。未?lái)發(fā)展趨勢(shì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)也將迎來(lái)更多的發(fā)展機(jī)遇。未來(lái)，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)將朝著以下幾個(gè)方向發(fā)展：未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)1、多種特征融合：目前，大多數(shù)方法只利用了單一的特征，如顏色、紋理和形狀等。未來(lái)，研究人員將嘗試融合多種特征，以提高目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性。未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)2、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著的成果，尤其是在目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別方面。未來(lái)，研究人員將嘗試將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于視頻目標(biāo)跟蹤，以進(jìn)一步提高跟蹤的精度和速度。未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)3、多尺度目標(biāo)跟蹤：目前，大多數(shù)方法只能在單一尺度上跟蹤目標(biāo)。未來(lái)，研究人員將嘗試實(shí)現(xiàn)多尺度目標(biāo)跟蹤，以處理不同大小和形狀的目標(biāo)。未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)4、實(shí)時(shí)性優(yōu)化：視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的實(shí)時(shí)性是影響其應(yīng)用的重要因素之一。未來(lái)，研究人員將嘗試采用更高效的算法和計(jì)算平臺(tái)，以提高視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的實(shí)時(shí)性。結(jié)論結(jié)論本次演示對(duì)視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀、常用方法以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。目前，視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)在智能安防、醫(yī)療、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并取得了重要的成果。然而，該技術(shù)仍然面臨許多挑戰(zhàn)和需要解決的問(wèn)題，如魯棒性、實(shí)時(shí)性、多目標(biāo)跟蹤等。未來(lái)，研究人員需要進(jìn)一步探索和研究新的技術(shù)和方法，以推動(dòng)視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步。引言引言隨著科技的不斷發(fā)展，智能視頻監(jiān)控技術(shù)已經(jīng)成為安全監(jiān)控領(lǐng)域的重要手段。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)作為智能視頻監(jiān)控的核心技術(shù)，得到了廣泛和研究。本次演示旨在探討智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的研究現(xiàn)狀、技術(shù)原理、研究方法、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析以及結(jié)論與展望。研究現(xiàn)狀研究現(xiàn)狀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。目前，常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法主要包括基于背景減除的方法、基于光流的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；诒尘皽p除的方法通過(guò)將當(dāng)前幀與背景幀相減，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。基于光流的方法利用光流場(chǎng)計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和速度。基于深度學(xué)習(xí)的方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻幀進(jìn)行處理，檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景也不同。技術(shù)原理技術(shù)原理運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)的基本原理主要包括特征提取、匹配和跟蹤。特征提取主要是從視頻幀中提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征，如顏色、形狀、紋理等。匹配是在相鄰幀之間比較特征的變化，以確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和速度。跟蹤是利用匹配結(jié)果，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)跟蹤。研究方法研究方法本次演示提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法。首先，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻幀進(jìn)行特征提取。其次，利用時(shí)空金字塔池化層對(duì)特征進(jìn)行匹配，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和速度。最后，利用卡爾曼濾波器對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。實(shí)驗(yàn)中，我們采集了大量視頻數(shù)據(jù)，并采用十折交叉驗(yàn)證對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本次演示提出的基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。相比傳統(tǒng)方法，該方法在復(fù)雜場(chǎng)景下仍能保持良好的性能。同時(shí)，該方法在處理視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)時(shí)具有較低的時(shí)間復(fù)雜度，能夠滿足實(shí)時(shí)性要求。然而，該方法仍存在一些局限性，例如對(duì)于遮擋和陰影等復(fù)雜情況的處