多目标跟踪：最新文献综述

本文是一篇深入的文献综述，标题为《多目标跟踪：一篇文献回顾》（Multi-object tracking: A literature review），发表在《人工智能》（Artificial Intelligence）期刊上，卷号为293，2021年。文章主要关注于多目标跟踪（MOT）这一领域的研究进展，这是一个由于其学术价值和商业应用潜力而日益受到重视的问题。 多目标跟踪是指在视频或传感器数据中实时追踪多个目标的移动轨迹，这在视频分析、自动驾驶、安全监控和机器人等领域具有重要意义。尽管研究人员已经提出了多种方法来应对这一复杂问题，包括基于特征匹配的数据关联（Data Association）、深度学习的检测与追踪融合、以及运动模型预测等技术，但挑战依然存在。这些问题主要包括目标的突然出现和消失（abrupt appearance changes）、遮挡、相似性导致的目标混淆、以及大规模场景中的高效处理等。 文献回顾部分详细探讨了不同方法的优缺点，比如传统的基于特征的方法依赖于稳定且可区分的特征，但可能在复杂环境中的性能受限；而深度学习方法，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型，虽然在准确度上有所提升，但对大量标注数据的需求较高，并且可能存在模型泛化能力的挑战。 此外，文章还涵盖了近年来新兴的研究方向，如联合检测与跟踪（Joint Detection and Tracking）、多模态融合（Multimodal Fusion）以及基于强化学习的自适应策略等，这些都在一定程度上提高了MOT的性能，但同时也带来了新的研究课题，如如何优化算法效率、提高鲁棒性以及实现实时性。 这篇文献综述为多目标跟踪领域的研究者提供了全面的视角，梳理了当前的研究热点和技术路径，同时指出了未来可能的发展趋势。对于那些希望深入了解该领域的人来说，这篇文章是一份宝贵的参考资料。