Engineering and Management Science

随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于机器视觉的目标跟踪算法得到了广泛关注。本文系统梳理了目标跟踪的基本理论、传统与深度学习方法，重点分析了关键技术如特征提取、目标定位及模型更新策略。同时，探讨了算法在跨场景适应性、实时性能、多目标跟踪和遮挡处理等方面的挑战。研究表明，深度学习与多模态融合技术将推动目标跟踪向更智能、更高效的方向发展，具有广泛的应用前景。