一种基于深度学习的图像目标跟踪方法及装置

本发明涉及图像处理的技术领域，提供了一种基于深度学习的图像目标跟踪方法及装置，包括获取目标视频的原始帧序列，对原始帧序列进行自适应帧筛选，得到若干特征帧序列、关键帧以及普通帧，对所有特征帧序列进行特征提取和特征映射，得到目标轨迹节点，利用所有目标轨迹节点对关键帧和普通帧进行轨迹优化计算，得到关键帧轨迹和普通帧轨迹，将关键帧轨迹和普通帧轨迹输入预设的深度学习模型进行轨迹重构优化，得到跟踪目标轨迹。通过对原始帧序列进行自适应帧筛选，生成特征帧序列、关键帧以及普通帧，提高了数据处理的效率和信息提取的精确性，实现了目标运动轨迹的精准生成，改善在复杂场景中，存在跟踪精度降低和系统响应延迟的问题。