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基于隨機有限集理論的多伯努利濾波方法能夠有效處理多目標跟蹤中數目未知且時變的問題，但難以適應復雜環境下視頻多目標跟蹤中目標之間或背景等干擾問題，尤其是目標相互緊鄰和被遮擋時，會導致跟蹤精度下降，甚至目標漏跟。針對該問題，在多伯努利濾波框架下，深度分析目標的特征信息，引λ抗干擾的卷積特征，提出基于卷積特征的多伯努利視頻多目標跟蹤算法，并在目標狀態提取過程中，進一步提岀模板更新，使用自適應學習速率進行更新，適應目標的變化，以解決目標緊鄰相互干擾的問題。最后，引入粒子標記技術，實現對視頻多目標的航跡跟蹤。實驗結果表明，提岀算法能夠有效區分復雜環境下的緊鄰多目標，且具有較好的跟蹤精度。
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