目标跟踪算法国内外研究现状

目标跟踪算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要应用于视频监控、智能交通、自动驾驶等领域。目前，国内外在目标跟踪算法方面都取得了很多进展。

国内方面，目标跟踪算法的研究主要集中在以下几个方面：

1. 基于深度学习的目标跟踪算法：近年来，借助深度学习的强大能力，国内研究者提出了很多基于深度学习的目标跟踪算法，如SiamRPN、SiamMask等。

2. 基于传统的特征提取方法的目标跟踪算法：传统的目标跟踪算法主要是基于目标的外观模型和运动模型，采用相关滤波、卡尔曼滤波等方法进行目标跟踪。近年来，国内研究者也在这方面进行了大量研究，如KCF、DSST等。

3. 多目标跟踪算法：多目标跟踪算法是指同时跟踪多个目标的算法，其主要应用于智能交通、人群监测等领域。国内研究者在这方面也取得了一定的进展，如MOT、JDE等。

国外方面，目标跟踪算法的研究也非常活跃，主要集中在以下几个方面：

1. 基于深度学习的目标跟踪算法：国外研究者在基于深度学习的目标跟踪算法方面也取得了很多进展，如ATOM、DiMP、SiamMask等。

2. 基于传统的特征提取方法的目标跟踪算法：国外研究者也在传统的目标跟踪算法方面进行了大量研究，如KCF、DSST等。

3. 多目标跟踪算法：国外研究者在多目标跟踪算法方面也取得了很多进展，如MOT、JDE等。

综上所述，目标跟踪算法是一个非常重要且活跃的研究领域，国内外都有很多优秀的算法和研究成果。