鲁棒的复杂场景多目标跟踪算法研究的国内外研究现状

鲁棒的复杂场景多目标跟踪算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向。当前，国内外在该领域的研究现状如下：

国内研究现状：

1. 基于深度学习的多目标跟踪算法：近年来，国内的研究者们开始借助深度学习的技术来解决多目标跟踪中的问题。例如，使用基于卷积神经网络的目标检测算法来检测和跟踪目标。

2. 基于传统计算机视觉算法的多目标跟踪：国内的研究者们也在传统计算机视觉算法的基础上进行了多目标跟踪的研究，主要是在目标检测、特征提取和目标匹配等方面进行了改进和优化。

3. 基于协同跟踪的多目标跟踪算法：国内的研究者们还提出了一些协同跟踪的算法，可以有效地解决多目标跟踪中的遮挡和相似目标等问题。

国外研究现状：

1. 基于深度学习的多目标跟踪算法：国外的研究者们也在深度学习的技术上进行了多目标跟踪的研究，例如使用卷积神经网络来进行目标检测和跟踪。

2. 基于传统计算机视觉算法的多目标跟踪：国外的研究者们也在传统计算机视觉算法的基础上进行了多目标跟踪的研究，例如使用基于运动模型的算法进行目标跟踪。

3. 基于协同跟踪的多目标跟踪算法：国外的研究者们提出了一些协同跟踪的算法，例如使用基于传感器的多目标跟踪算法和使用多个跟踪器的多目标跟踪算法。