AI赋能目标跟踪 智算加速“视”不可挡

 竞技赛场上，视频跟踪转播运动健儿的飒爽英姿；公共场所里，监控设备定位监测可疑行为；自动驾驶中，收集道路实时信息指挥车辆行驶。日常生活中，相机的应用已无处不在，视频分析与日俱增的需求引发目标跟踪算法的迅猛发展。

目标跟踪发展迅猛

算法面临多元挑战

随着当代媒体设备与视频图像的高速发展，目标识别与跟踪成为计算机视觉领域的重要研究方向，通常识别出目标后，后续帧持续跟踪，利用矩形边界框锚定目标，以实现目标的定位与追踪，其关键便在于对个体或多个体实时提取特征并准确识别分割。在目标跟踪过程中出现的特征丢失，往往会使跟踪器在后续视频帧中无法准确识别分割目标，如何应对这些挑战为算法带来了巨大压力。 

● 目标消失：若目标全部被遮挡或长时间被遮挡消失在视野范围，会造成目标跟踪器无法有效更新，从而跟踪失败。