《基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術研究》

《基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術研究》一、引言隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，多目標跟蹤技術在眾多領域得到了廣泛應用，特別是在室內行人跟蹤方面。多目標跟蹤技術旨在同時對多個目標進行實時跟蹤和定位，以提供豐富的空間和時間信息。傳統(tǒng)的多目標跟蹤方法通常依賴于anchor機制來穩(wěn)定跟蹤過程，然而在復雜場景下，如室內環(huán)境中的行人跟蹤，anchor-based方法可能面臨挑戰(zhàn)。因此，本文致力于研究基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術，以實現(xiàn)更準確、魯棒的跟蹤效果。二、相關技術背景在多目標跟蹤領域，anchor-based方法是一種常見的策略。這種方法通過在每個目標周圍設置一個anchor，利用anchor的穩(wěn)定性來保持目標的跟蹤。然而，anchor-based方法在面對復雜場景時可能面臨一些挑戰(zhàn)，如室內環(huán)境的動態(tài)變化、行人的姿態(tài)變化等。因此，anchor-free的方法逐漸受到關注。anchor-free方法不依賴于固定的anchor點，而是通過特征提取和匹配來實現(xiàn)目標的跟蹤。這種方法在處理復雜場景時具有更好的魯棒性。三、基于Anchor-Free的室內行人多目標跟蹤技術研究（一）特征提取在基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤中，特征提取是關鍵的一步。通過深度學習等技術，我們可以從圖像中提取出有效的特征信息。這些特征應具有較好的區(qū)分性和魯棒性，以便在復雜場景中準確區(qū)分不同的行人和目標。（二）目標檢測與匹配在特征提取的基礎上，我們利用目標檢測算法來檢測出圖像中的行人目標。然后，通過特征匹配算法將不同幀之間的目標進行匹配，實現(xiàn)多目標的跟蹤。在這個過程中，我們需要設計合適的匹配算法和策略，以提高跟蹤的準確性和魯棒性。（三）軌跡優(yōu)化與處理在多目標跟蹤過程中，由于各種因素的影響，如行人的突然變化、遮擋等，可能導致軌跡出現(xiàn)斷裂或偏離的情況。因此，我們需要設計合適的軌跡優(yōu)化與處理算法，對軌跡進行平滑處理和修正，以提高跟蹤的連續(xù)性和準確性。四、實驗與分析為了驗證基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的有效性，我們進行了大量的實驗。實驗結果表明，與傳統(tǒng)的anchor-based方法相比，基于anchor-free的方法在復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性。特別是在室內環(huán)境中，由于行人的動態(tài)變化和姿態(tài)變化較為復雜，基于anchor-free的方法能夠更好地適應這些變化，實現(xiàn)準確的行人跟蹤。五、結論與展望本文研究了基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術，通過特征提取、目標檢測與匹配以及軌跡優(yōu)化與處理等關鍵技術，實現(xiàn)了更準確、魯棒的跟蹤效果。實驗結果表明，該方法在復雜場景下具有較好的性能表現(xiàn)。未來，我們可以進一步研究更先進的特征提取和匹配算法，以提高多目標跟蹤的準確性和實時性。同時，我們還可以將該方法應用于其他領域，如智能監(jiān)控、自動駕駛等，以實現(xiàn)更廣泛的應用價值。六、方法細節(jié)針對anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術，本文采用了一系列具有針對性的方法和算法。在特征提取環(huán)節(jié)，我們使用深度學習模型，特別是卷積神經網絡（CNN），來自動學習行人的視覺特征。通過大量的訓練數(shù)據(jù)，網絡能夠自動識別并提取行人的關鍵特征，為后續(xù)的目標檢測和匹配提供支持。在目標檢測與匹配環(huán)節(jié)，我們采用了一種無錨點的目標檢測算法。該算法不依賴于預定義的錨點，而是直接在特征圖上進行操作，大大減少了人工設定參數(shù)的需求。通過結合傳統(tǒng)的距離匹配算法和基于深度學習的相似性度量方法，我們可以有效地進行多目標匹配和跟蹤。七、軌跡優(yōu)化與處理對于軌跡的優(yōu)化與處理，我們提出了一種基于動態(tài)規(guī)劃的軌跡平滑算法。該算法可以根據(jù)行人的歷史軌跡和當前觀測數(shù)據(jù)，對軌跡進行平滑處理和修正。具體來說，我們采用了Kalman濾波器來估計行人的運動狀態(tài)，并結合動態(tài)規(guī)劃算法進行全局最優(yōu)的軌跡規(guī)劃。通過這種方式，我們可以有效地消除由于行人突然變化、遮擋等因素引起的軌跡斷裂或偏離現(xiàn)象，從而提高跟蹤的連續(xù)性和準確性。此外，我們還采用了一種基于學習的方法來進一步優(yōu)化軌跡。通過訓練一個深度學習模型來學習行人的運動模式和軌跡變化規(guī)律，我們可以更準確地預測行人的未來位置和軌跡走向。這種學習方法可以有效地處理復雜場景下的各種變化和干擾因素，進一步提高多目標跟蹤的魯棒性和準確性。八、實驗結果分析在實驗部分，我們首先對所提出的anchor-free室內行人多目標跟蹤技術進行了詳細的性能評估。通過與傳統(tǒng)的anchor-based方法進行對比實驗，我們發(fā)現(xiàn)基于anchor-free的方法在復雜場景下具有更好的魯棒性和準確性。特別是在室內環(huán)境中，由于行人的動態(tài)變化和姿態(tài)變化較為復雜，我們的方法能夠更好地適應這些變化，實現(xiàn)準確的行人跟蹤。此外，我們還對所提出的軌跡優(yōu)化與處理方法進行了評估。通過對比平滑處理前后的軌跡數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)所提出的方法可以有效地消除軌跡斷裂和偏離現(xiàn)象，提高跟蹤的連續(xù)性和準確性。同時，我們還分析了不同參數(shù)對跟蹤性能的影響，為后續(xù)的算法優(yōu)化提供了重要的參考依據(jù)。九、未來研究方向盡管本文所提出的anchor-free室內行人多目標跟蹤技術取得了較好的性能表現(xiàn)，但仍有許多值得進一步研究的問題。首先，我們可以進一步研究更先進的特征提取和匹配算法，以提高多目標跟蹤的準確性和實時性。其次，我們可以將該方法應用于其他領域，如智能監(jiān)控、自動駕駛等，以實現(xiàn)更廣泛的應用價值。此外，我們還可以考慮引入更多的約束條件和信息來源來提高跟蹤的魯棒性和準確性。例如，可以結合多模態(tài)信息、上下文信息等來提高跟蹤的準確性和可靠性?？傊?，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術具有廣闊的應用前景和研究價值。通過不斷的研究和優(yōu)化我們可以進一步提高該技術的性能和應用范圍為人工智能領域的發(fā)展做出更大的貢獻。八、技術挑戰(zhàn)與未來突破在基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的研究中，雖然我們已經取得了顯著的進展，但仍面臨一些技術挑戰(zhàn)。首先，當行人數(shù)目眾多且姿態(tài)、動態(tài)變化復雜時，如何準確且高效地提取和匹配特征成為了一個關鍵問題。此外，由于室內環(huán)境的復雜性和多變性，如何保證跟蹤的穩(wěn)定性和連續(xù)性也是一個重要的研究方向。為了解決這些問題，我們可以考慮從以下幾個方面進行突破：首先，針對特征提取和匹配算法的優(yōu)化。當前的特征提取和匹配算法可能無法充分捕捉行人的細微變化和動態(tài)特征。因此，我們需要研究更先進的特征提取和匹配算法，如深度學習、機器學習等，以提取更豐富的特征信息，提高多目標跟蹤的準確性和實時性。其次，我們可以考慮引入更多的傳感器和設備來提高跟蹤的準確性和可靠性。例如，可以通過引入紅外傳感器、激光雷達等設備來獲取更豐富的環(huán)境信息，進一步提高行人的檢測和跟蹤精度。此外，我們還可以考慮引入上下文信息來提高跟蹤的魯棒性。例如，我們可以結合行人的社交行為、場景信息等上下文信息，為跟蹤算法提供更多的約束條件，從而提高跟蹤的準確性和可靠性。再者，為了進一步提高跟蹤的連續(xù)性和穩(wěn)定性，我們可以研究更先進的軌跡優(yōu)化與處理方法。例如，我們可以采用基于優(yōu)化的方法、基于濾波的方法等來對軌跡數(shù)據(jù)進行處理和優(yōu)化，消除軌跡斷裂和偏離現(xiàn)象，提高跟蹤的連續(xù)性和準確性。最后，我們還可以考慮將該技術應用于其他領域。除了智能監(jiān)控、自動駕駛等領域外，我們還可以將該技術應用于人機交互、虛擬現(xiàn)實等領域，以實現(xiàn)更廣泛的應用價值。九、結論與展望綜上所述，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術具有廣闊的應用前景和研究價值。通過不斷的研究和優(yōu)化，我們可以進一步提高該技術的性能和應用范圍，為人工智能領域的發(fā)展做出更大的貢獻。未來，我們將繼續(xù)深入研究基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術，不斷探索新的算法和技術，以提高跟蹤的準確性和實時性。同時，我們也將積極推廣該技術的應用，將其應用于更多的領域，為人類社會的發(fā)展和進步做出更大的貢獻。在未來，我們相信基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術將會取得更大的突破和進展，為人工智能領域的發(fā)展帶來更多的機遇和挑戰(zhàn)。十、技術細節(jié)與挑戰(zhàn)在深入研究基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術時，我們必須關注其技術細節(jié)以及所面臨的挑戰(zhàn)。首先，該技術主要依賴于深度學習和計算機視覺的進步，其核心是神經網絡的構建和訓練。這一過程中，數(shù)據(jù)集的質量、網絡的架構、以及訓練的策略都會直接影響到跟蹤的準確性。在神經網絡架構上，考慮到室內環(huán)境的復雜性和多變性，我們需要設計出能夠適應不同場景、不同光照條件、不同背景干擾的神經網絡。這要求我們深入研究網絡的結構，如卷積層、池化層、全連接層等的設計，以及激活函數(shù)、損失函數(shù)的選擇等。此外，數(shù)據(jù)處理也是關鍵的一環(huán)。我們需要對采集到的原始數(shù)據(jù)進行預處理，如去噪、歸一化、增強等操作，以便神經網絡能夠更好地學習和識別目標。同時，我們還需要對跟蹤的結果進行后處理，如軌跡的平滑、目標的合并與分離等操作，以提高跟蹤的連續(xù)性和穩(wěn)定性。在訓練策略上，我們需要設計出有效的訓練方法，如批量訓練、在線訓練、遷移學習等，以加快網絡的訓練速度，提高跟蹤的準確性。此外，我們還需要對網絡進行調參優(yōu)化，以找到最佳的參數(shù)組合，使網絡能夠更好地適應不同的環(huán)境和場景。然而，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，由于室內環(huán)境的復雜性和多變性，如何準確地檢測和識別多個目標是一個難題。其次，當目標之間存在遮擋、交叉等情況時，如何保持跟蹤的連續(xù)性和準確性也是一個挑戰(zhàn)。此外，實時性也是一個重要的考慮因素，如何在保證準確性的同時提高跟蹤的實時性也是一個需要解決的問題。十一、實際應用與效果基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術在智能監(jiān)控、自動駕駛等領域有著廣泛的應用前景。在智能監(jiān)控領域，該技術可以應用于商場、超市、地鐵站等公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)多人軌跡的實時跟蹤和監(jiān)測。在自動駕駛領域，該技術可以應用于車輛的行人檢測和避障系統(tǒng)，提高車輛行駛的安全性和舒適性。通過實際應用，我們可以看到基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的效果是顯著的。該技術可以準確地檢測和識別多個目標，實現(xiàn)多目標的實時跟蹤和軌跡分析。同時，該技術還可以有效地消除軌跡斷裂和偏離現(xiàn)象，提高跟蹤的連續(xù)性和準確性。這些優(yōu)點使得該技術在智能監(jiān)控和自動駕駛等領域具有廣泛的應用前景。十二、未來發(fā)展方向未來，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術將朝著更高精度、更強魯棒性、更廣應用范圍的方向發(fā)展。首先，我們將繼續(xù)優(yōu)化神經網絡的架構和訓練策略，提高跟蹤的準確性和實時性。其次，我們將研究更加先進的軌跡優(yōu)化與處理方法，消除軌跡斷裂和偏離現(xiàn)象，提高跟蹤的連續(xù)性和穩(wěn)定性。此外，我們還將積極探索該技術在其他領域的應用價值，如人機交互、虛擬現(xiàn)實等。總之，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術具有廣闊的應用前景和研究價值。我們將繼續(xù)深入研究和探索該技術的發(fā)展方向和應用價值，為人工智能領域的發(fā)展做出更大的貢獻。十三、關鍵技術研究為了推動基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的進一步發(fā)展，我們需要關注幾個關鍵技術的研究。1.改進的目標檢測算法：現(xiàn)有的anchor-free算法如FCOS、FSAF等雖然在行人多目標跟蹤方面有所突破，但仍有待提升其目標檢測的精度和速度。我們將進一步研究如何優(yōu)化這些算法，使其能夠更準確地檢測和識別多個目標，特別是在高密度、高動態(tài)的場景中。2.軌跡預測與優(yōu)化：針對軌跡斷裂和偏離的問題，我們將研究更先進的軌跡預測與優(yōu)化算法。這包括基于深度學習的預測模型，以及結合動態(tài)規(guī)劃、圖論等方法的軌跡優(yōu)化技術。通過這些技術，我們可以更有效地消除軌跡斷裂和偏離現(xiàn)象，提高跟蹤的連續(xù)性和準確性。3.上下文信息融合：在多目標跟蹤過程中，上下文信息對于提高跟蹤的準確性和魯棒性至關重要。我們將研究如何有效地融合上下文信息，如場景中的物體、人的行為等，以提高行人多目標跟蹤的準確性。4.實時性優(yōu)化：在自動駕駛等應用中，實時性是關鍵因素。我們將研究如何通過優(yōu)化算法和硬件加速等技術手段，進一步提高基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的實時性，以滿足實際應用的需求。十四、應用場景拓展除了智能監(jiān)控和自動駕駛等領域，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術還有許多其他應用場景。1.人機交互：在人機交互領域，該技術可以應用于虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等場景中，實現(xiàn)人與虛擬世界的自然交互。通過實時跟蹤多個目標的位置和軌跡，我們可以為虛擬場景中的角色提供更加逼真的動作和反應。2.公共安全：在公共安全領域，該技術可以應用于大型活動安保、反恐等領域。通過實時監(jiān)測和跟蹤多個目標的位置和軌跡，我們可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，并采取相應的措施進行應對。3.智慧城市：在智慧城市建設中，該技術可以應用于城市交通管理、智能安防等方面。通過實時監(jiān)測和跟蹤行人的位置和軌跡，我們可以更好地規(guī)劃和調度城市交通資源，提高城市的智能化水平和運行效率。十五、多模態(tài)信息融合隨著技術的發(fā)展，我們可以考慮將多模態(tài)信息融合到基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術中。例如，結合視覺信息與雷達、激光等傳感器信息，實現(xiàn)多源信息的融合與處理。這樣可以進一步提高跟蹤的準確性和魯棒性，特別是在復雜環(huán)境和惡劣天氣條件下的應用場景中。十六、跨領域合作與交流為了推動基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的進一步發(fā)展，我們需要加強跨領域合作與交流。與計算機視覺、機器學習、人工智能等領域的專家學者進行深入合作與交流，共同研究解決技術難題和挑戰(zhàn)。同時，積極參與國際學術會議和技術展覽等活動，分享最新的研究成果和應用經驗，推動該技術的進一步發(fā)展和應用。十七、總結與展望基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術具有廣闊的應用前景和研究價值。通過不斷研究和探索該技術的發(fā)展方向和應用價值，我們可以為人工智能領域的發(fā)展做出更大的貢獻。未來，我們將繼續(xù)關注該技術的最新研究成果和應用進展情況，為推動人工智能技術的發(fā)展和應用做出更大的努力。十八、前沿研究方向探索在未來的研究中，我們可以進一步探索基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的更多前沿方向。例如，我們可以研究如何將深度學習和強化學習相結合，以實現(xiàn)更高級別的智能跟蹤和決策。此外，我們還可以探索利用語義信息、上下文信息等來提高跟蹤的準確性和魯棒性。十九、數(shù)據(jù)驅動的模型優(yōu)化在基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術中，數(shù)據(jù)的收集和利用對于模型的優(yōu)化至關重要。因此，我們需要重視數(shù)據(jù)的獲取和標注工作，以建立更大規(guī)模、更多樣化的數(shù)據(jù)集。同時，我們可以采用數(shù)據(jù)驅動的模型優(yōu)化方法，利用收集到的數(shù)據(jù)進行模型參數(shù)的調整和優(yōu)化，提高模型的性能和泛化能力。二十、硬件設備升級與融合在實現(xiàn)多模態(tài)信息融合的同時，我們還需要關注硬件設備的升級與融合。例如，可以結合更高性能的傳感器和計算設備，以提高信息的采集和處理速度。此外，我們還可以考慮將基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術與虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術相結合，以實現(xiàn)更加豐富的應用場景和用戶體驗。二十一、隱私保護與安全保障在推廣應用基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術時，我們需要高度重視隱私保護和安全保障問題。我們需要制定嚴格的數(shù)據(jù)保護措施和隱私政策，確保個人隱私信息得到充分保護。同時，我們還需要加強系統(tǒng)的安全防護措施，防止未經授權的訪問和數(shù)據(jù)泄露等安全問題。二十二、用戶友好性設計在設計和開發(fā)基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤系統(tǒng)時，我們需要充分考慮用戶友好性設計。系統(tǒng)界面應該簡潔明了、易于操作，以便用戶能夠輕松地使用該系統(tǒng)進行多目標跟蹤和管理。此外，我們還需要提供友好的用戶反饋和幫助文檔，以便用戶在使用過程中遇到問題時能夠及時得到幫助和支持。二十三、跨場景應用拓展基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術具有廣泛的應用前景，可以拓展到多個場景中。例如，可以應用于商場、機場、車站等公共場所的人流監(jiān)控和管理，也可以應用于智能家居、無人駕駛等領域中的多目標跟蹤和識別。因此，我們需要繼續(xù)探索該技術的跨場景應用拓展，以實現(xiàn)更廣泛的應用和推廣。二十四、國際交流與合作國際交流與合作是推動基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術發(fā)展的重要途徑。我們需要積極參與國際學術會議和技術展覽等活動，與其他國家和地區(qū)的專家學者進行深入交流與合作。通過共享資源、共同研究和解決技術難題等方式，推動該技術的進一步發(fā)展和應用。二十五、未來展望與挑戰(zhàn)未來，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術將繼續(xù)發(fā)展壯大。我們將面臨更多的挑戰(zhàn)和機遇，需要不斷進行研究和探索。相信隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，該技術將在人工智能領域中發(fā)揮更大的作用，為人類社會的發(fā)展和進步做出更大的貢獻。二十六、持續(xù)的技術創(chuàng)新在基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的研究中，持續(xù)的技術創(chuàng)新是不可或缺的。我們需要不斷探索新的算法、模型和優(yōu)化技術，以解決現(xiàn)有的問題和挑戰(zhàn)，同時應對未來可能出現(xiàn)的新需求和場景。通過不斷的技術創(chuàng)新，我們不僅可以提升該技術的性能和效率，還可以為該技術的進一步拓展和升級打下堅實的基礎。二十七、培養(yǎng)專業(yè)研究團隊技術的發(fā)展需要一支高素質的專業(yè)研究團隊。因此，我們需要加大對人才培養(yǎng)的投入，通過科研教育、培訓課程和項目實踐等方式，培養(yǎng)一支具備深厚理論基礎、豐富實踐經驗和高超技術水平的專業(yè)研究團隊。這支團隊將是我們進行基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術研究的重要力量。二十八、推動標準化建設在技術研究和應用過程中，我們需要制定相應的標準和規(guī)范，以確保技術的可靠性和互操作性。對于基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術，我們需要推動相關標準的制定和實施，以規(guī)范技術的研究、開發(fā)和應用過程。這將有助于提高該技術的整體水平和應用效果。二十九、保護用戶隱私與安全在應用基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術時，我們需要高度重視用戶隱私和安全問題。我們需要采取有效的措施，確保用戶數(shù)據(jù)的安全和保密，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。同時，我們還需要在技術研究和應用過程中，充分考慮用戶的隱私權益，遵守相關法律法規(guī)和道德規(guī)范，為用戶提供安全、可靠的服務。三十、關注用戶體驗的持續(xù)優(yōu)化在應用基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術時，我們還需要關注用戶體驗的持續(xù)優(yōu)化。我們需要不斷收集用戶的反饋和建議，對技術進行持續(xù)的改進和優(yōu)化，以提高用戶的使用體驗和滿意度。同時，我們還需要關注用戶的需求變化和市場趨勢，及時調整技術的研究和應用方向，以滿足用戶的需求和市場的發(fā)展。三十一、加強知識產權保護在基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的研究和應用過程中，我們需要加強知識產權保護。我們需要申請相關的專利和著作權等知識產權，以保護我們的技術和創(chuàng)新成果。同時，我們還需要尊重他人的知識產權，避免侵權行為的發(fā)生。這將有助于推動該技術的健康發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展。三十二、與其他領域的交叉融合除了繼續(xù)探索該技術的跨場景應用拓展外，我們還需要關注與其他領域的交叉融合。例如，我們可以將基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術與人工智能、物聯(lián)網、云計算等技術進行融合，以實現(xiàn)更高效、更智能的多目標跟蹤和管理。這將有助于推動該技術在更多領域的應用和推廣。三十三、推動產業(yè)發(fā)展與經濟貢獻基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術的發(fā)展將有助于推動相關產業(yè)的發(fā)展和經濟增長。我們需要積極推動該技術的產業(yè)化和商業(yè)化進程，將其應用于更多的領域和場景中，為經濟發(fā)展和社會進步做出更大的貢獻。三十四、總結與展望綜上所述，基于anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術具有廣泛的應用前景和發(fā)展?jié)摿?。我們需要繼續(xù)進行研究和探索，推動該技術的不斷創(chuàng)新和發(fā)展。相信在不久的將來，該技術將在人工智能領域中發(fā)揮更大的作用，為人類社會的發(fā)展和進步做出更大的貢獻。三十五、創(chuàng)新技術的發(fā)展趨勢隨著科技的不斷進步，anchor-free的室內行人多目標跟蹤技術將持續(xù)迎來創(chuàng)新與發(fā)展。該技術的不斷更新與進步將助力更多復雜場景下的多目標跟蹤，進一步