简介：摘要：本文探讨了深度学习在多目标跟踪领域的实时性优化与应用挑战，分析了深度学习模型在处理多目标跟踪任务时面临的实时性瓶颈，包括模型参数庞大、前向传播耗时、资源消耗大等问题。随后，介绍了多种优化策略，如剪枝与量化、知识蒸馏、轻量级网络结构设计、并行处理、异步更新、算法优化等，旨在提升模型的实时性能。还强调了数据增强、迁移学习及自适应学习在提高模型泛化能力和适应性方面的重要性，总结了当前多目标跟踪技术在实际应用中的挑战与前景，并指出了未来研究方向。
简介：摘要：本文探讨了无人机视觉目标跟踪技术的多个关键方面，包括其高空作业优势、实时性与灵活性、多维度数据融合、在公共安全与应急响应、交通监控与管理、农业精准作业等领域的应用，以及面临的挑战与解决策略。讨论了无人机视觉系统如何快速响应环境变化，实现灵活跟踪，并通过多传感器协同工作提升跟踪精度。强调了未来无人机视觉目标跟踪技术的发展趋势，包括智能化、自主化、跨领域融合等，并展望了其在提升社会效率与安全方面的重要作用。
基于深度学习的多目标跟踪算法实时性优化研究
复杂场景下无人机视觉目标跟踪精度提升技术
