摘要
本发明属于图像识别技术领域,提供了一种基于AI视觉的目标跟踪方法及系统,方法包括以下步骤:原始视频帧采集;环境自适应图像增强;多目标检测与多模态特征提取;局部光流运动估计;多目标轨迹关联;遮挡处理与重识别;轨迹输出与结果分析;该方法设置物理‑深度学习级联去雾模型,通过暗通道均值动态切换轻/浓雾处理路径,融合大气散射物理先验与U‑Net残差修正,具备环境自适应感知架构,突破传统单一模型在突变雾浓度下的失效瓶颈,构建表观‑运动‑几何三元耦合的轨迹认知体系,设计动态代价矩阵与特征缓存池,解决相似目标聚集、长时遮挡导致的ID切换难题,提高了遮挡环境下目标跟踪的准确性。