| 使用环境 |
适用于多种视觉跟踪场景，如自动驾驶、机器人导航、监控系统等。在自动驾驶场景中，车辆以50km/h的速度行驶，摄像头安装在车辆前方，距离目标物体约10m，以45°角向下拍摄。 |
| 使用对象 |
车辆、行人、无人机等移动目标；监控场景中的可疑人物或物体；机器人导航中的障碍物或目标点等。 |
| 使用目的 |
通过对目标物体的实时跟踪，实现自动驾驶中的障碍物避让、监控系统中的异常行为检测、机器人导航中的路径规划等功能。 |
| 输入数据 |
可见光波段图像帧，图像分辨率1920×1080像素，RGB三通道。 |
| 输出数据 |
目标物体的位置坐标（x, y）、尺寸（宽、高）、跟踪置信度。 |
| 硬件配置 |
CPU：Intel Core i7-10700K，8核心16线程，主频3.6GHz。
GPU：NVIDIA GeForce RTX 3080，10GB GDDR6X显存。
内存：32GB DDR4 3200MHz。
摄像头：索尼Alpha 7 III，2420万像素全画幅传感器，支持4K视频拍摄。
传感器：无特定传感器。
接口：USB 3.2 Gen 2接口连接摄像头。
硬盘：1TB NVMe PCIe 4.0固态硬盘。
显卡：NVIDIA GeForce RTX 3080。
网卡：Intel Wi-Fi 6 AX201无线网卡。 |
| 样本获取 |
在多个实际使用场景中以不同角度录制视频帧，获取12000帧样本图像，其中3000帧用于训练集，9000帧用于测试集。 |
| 测试结果 |
对测试集9000个样本进行测试，失败30次，成功8970次，错误率0.33%，对应成功率99.67%。 |
| 执行速度 |
识别速度30ms/次、跟踪速度10ms/次。 |
| 资源消耗 |
CPU：4核，计算占比平均约50%。 GPU：显存占用约8GB，计算占比平均约70%。 内存：使用占比约40%。 |
| 源码类型 |
本算法有Python版本源码，使用售卖方式三进行授权 |
| 文件大小 |
算法程序文件40K，权重文件250M。 |
| 相关备注 |
本算法在多个视觉跟踪基准测试中表现出色，具有较高的准确性和效率，适用于多种场景下的目标跟踪任务。通过显著性检测与深度学习的结合，算法能够更好地应对目标遮挡、背景干扰等复杂情况。 |
