基于机器视觉的典型多目标追踪算法应用实践【多目标追踪实验报告】
机器视觉技术在多目标追踪领域具有广泛的应用。本文将介绍一种基于机器视觉的典型多目标追踪算法,并通过实践验证其效果。该算法基于深度学习和图像处理技术,能够在复杂的场景中准确地追踪多个目标。本实验报告将详细描述算法的原理和实验过程,并分析实验结果。 算法原理 该算法基于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的结合,实现了多目标追踪的功能。通过CNN对输入图像进行特征提取,得到每个目标的特征向量。然后,通过RNN对目标的特征向量进行时间序列建模,实现目标的追踪。该算法还使用了一种目标检测算法