YOLO与Camshift融合：提升目标跟踪鲁棒性的新策略

本文主要探讨了"联合YOLO和Camshift的目标跟踪算法研究"这一主题，针对传统目标跟踪算法在遇到遮挡等复杂环境时容易丢失目标的问题，提出了一种创新方法。该研究团队，由韩鹏、沈建新、江俊佳和周喆组成，他们来自南京航空航天大学机电学院。 研究的核心是结合YOLO（You Only Look Once）和Camshift两种不同的目标检测与跟踪技术。YOLO是一种高效实时的深度学习目标检测模型，它通过一次前向传播就能同时预测图像中的多个对象，具有速度快、准确率高的特点。然而，当目标被遮挡时，YOLO可能无法正确识别，这就引入了Camshift算法，这是一个基于光流法的目标跟踪算法，它可以根据目标在连续帧中的运动信息动态调整跟踪窗口，保持对目标的持续跟踪。 在算法实现上，研究者首先对输入的视频帧进行图像增强处理，以提升图像质量和保留足够的信息，同时降低YOLO的计算负担。利用YOLO对视频帧进行目标检测，确定出初始目标，然后通过Camshift算法跟踪后续帧中的目标位置，确保跟踪窗口能够随着目标的移动而动态调整。这种方法的关键在于，即使在遮挡发生时，也能通过Camshift的全局搜索能力保持对目标的跟踪，从而避免了跟踪丢失。 实验结果显示，这种联合算法在面对遮挡挑战时表现出良好的鲁棒性，能够有效地解决传统算法在遮挡情况下跟踪性能下降的问题。研究者还提供了详细的实验数据和结果分析，以及引用格式，以便其他研究人员参考和进一步探讨。这项工作对于提高目标跟踪算法的性能，特别是在动态环境中，具有重要的理论价值和实践意义。