一种用于短视频平台的开放环境动态目标跟踪与识别算法

本发明涉及一种用于短视频平台的开放环境动态目标跟踪与识别算法，涉及视频处理技术领域，旨在提升短视频平台中目标检测与跟踪的准确性和实时性。该方法包括以下步骤：融合深度学习卷积神经网络抽取的视觉特征和位置编码信息进行复杂背景处理；引入基于高斯分布生成随机候选检测框的方法，结合运动信息和上下文感知策略，优化目标跟踪的精度和实时性；采用色彩空间转换减少光照变化对特征提取的影响，通过高效特征提取机制确保光照条件变化下的稳定表现；利用无监督和半监督学习方法实现对新型目标类别的自动识别。本发明在平均精度均值mAP和F1分数上显著优于现有技术，特别在复杂背景处理和光照条件变化等方面表现出色，有效提升目标检测与跟踪的效率和准确性。