多目标跟踪，就是指对图像序列中的目标进行多检测、提取、识别和跟踪，通过获得目标的运动参数，如位置、速度以及运动轨迹，从而使人们更好的理解和描述目标的行为。多目标跟踪是近些年新兴起的科学技术，它涉及到了随机统计、数学优化、图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等多种学科，是当今国际上研究的热门方向。从各个国家在该领域的发展过程中不难看出，多目标跟踪大量应用在军事领域中，特别是应用在机载侦查和远程预警方面。多目标跟踪难点问题概述：
多目标跟踪算法的主要难点是数据关联问题，分为背景的复杂性、多目标比例 变化、目标颜色与背景颜色的相似程度、背景的稳定程度、多目标的交互等几个方面。当前目标跟踪中存在的难题主要包括以下几个方面：
遮挡问题：遮挡是多目标跟踪中的常见情况，目标可能被背景中的静止物体遮挡，也可能被另外的目标遮挡，或者自遮挡，并且遮挡的程度也不同。目标被遮挡的过程一般可分为两个阶段：一是目标进入遮挡过程，这期间目标信息丢失越来越严重；二是目标出离遮挡过程，也即目标渐渐离开遮挡，这期间目标信息逐渐得到恢复。遮挡表现为目标信息的逐渐丢失，而跟踪算法的关键就是搜索到足够多的目标信息，判定目标所在，所以遮挡给加强目标跟踪的可靠性带来很大的困难，可能导致跟踪的不稳定甚至丢失目标。如何有效的处理遮挡，特别是严重的遮挡，一直是多目标跟踪中的一个难点，目前多数系统都不能处理较严重的遮挡问题，也不能提供标准来判断何时停止和何时重新开始跟踪，且在目标丢失情况下没有相应的重新获取目标的引导方法。
目标数目的随机性：数目可变也是多目标跟踪中常见问题。目标跟踪的变化来自新目标的随机出现、旧目标的消失以及旧目标的分裂与合并。目标总数的变化有两种情况：一是总数的增加，包括新目标的出现；二是总数的减少，包括旧目标的消失和目标合并。如何准确得到当前帧的目标个数，是多目标跟踪中的又一难点。
背景的复杂性：目标所处场景的复杂程度、稳定程度影响着目标跟踪的效果，背景中的干扰因素主要包括：
1.光线亮度的变化，使背景颜色也发生变化；
2.背景中物体的变动，当背景中增加、移去或者移动某些景物并持续一段时间时，背景发生变化，应及时更新背景；
3.背景中存在与目标特征类似的物体时，将增加目标的跟踪难度，可能使跟踪收敛到干扰所在位置；
4.阴影问题，阴影属于非运动目标区域，但是与背景颜色存在差别，给运动目标检测带来困难。目标外观变化和不同目标外观的区分：目标外观特征包括目标形状和纹理等信息，对于非刚性目标，由于目标比例和形状的变化以及目标运动的不确定性，导致目标信息丢失，因此很容易发生跟踪失败。在监视视频中，目标外观往往非常相似，如何选取合适的特征以较好的区分不同目标外观来实现准确的数据关联十分重要。
浦诺维盾多目标智能追踪系统完美解决上述算法，并具备*先进的算法是我们智能监控系统核心所在
SmartDetect TM技术：复杂环境运动物体检测技术通过SmartDetect TM技术能有效过滤复杂环境画面中的各种运动干扰。例如雨，雪，风，晃动的大树，落叶等。
通过SmartDetect TM技术使上图右边特写画面一直跟随有效目标，不会因为雪花，被风吹动的大树，雪上人的脚印而产生影响而丢失目标。
MultiTrack TM技术：多目标跟踪技术源于国际领先军事科学，同时跟踪锁定几十个目标，在目标急停，急转，与其他目标交叉，及被遮挡时，始终保持对目标的锁定。
MultiTrack TM技术能在一分钟内同时追踪60个目标。图中绿色方框就是本系统同时追踪到的目标。红方框就是特写目标。
GeoFocus TM技术：持续几何聚焦技术摄像机在连续跟踪目标时，始终聚焦于被跟踪目标，在前景出现遮挡物的情况下也可以获取目标的清晰图像。在物体运动，急停和转弯的情况下，也能把目标保持在特写取景框内。
图中小车，只要进入已设定警戒区，系统就一直能把它捕捉到镜头正中央，直至小车驶离警戒区。
SnapPTZ TM技术：高速摄像机目标切换跟踪技术使特写画面瞬时在目标之间切换；对高速运动的目标进行平滑跟踪拍摄，保证目标细节不因为高速运动而模糊。
PixLink TM技术：保证目标出现在特写画面正中
通过先进的程序算法，使目标物体一直在特写画面的正中间。不会因为目标在移动，转弯，急停的情况下偏离特定场景 |
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