作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
复杂环境中的稀疏对象目标跟踪（tracking）问题一直是一个重要而具有挑战性的问题。在工业领域，这一问题已经被广泛研究，尤其是在自动化领域，目标跟踪可以用于优化生产流程、精准定位物料、检测异常并做出响应等方面。然而，当复杂环境中的目标数量增加到极大时，如工厂、仓库或公路上的多个目标，目标跟踪系统就会变得十分困难，而对它的有效解决仍然需要进一步的技术研究。本文旨在阐述复杂环境中目标追踪算法的原理、方法、技术路线及应用方向。
2.背景介绍
2.1 复杂环境中的稀疏对象目标跟踪
在复杂环境中，稀疏对象目标跟踪的主要难点在于目标的密集程度（density）。例如，在一个工厂里，工件分布呈现出比较均匀的模式；而在一个公路上，目标聚集地区会出现更多的杂乱污染，使目标跟踪更加困难。另外，由于场景中存在着大量目标，导致跟踪困难且效率低下。因此，稀疏对象目标跟踪系统是一个具有前景的技术课题。
2.2 稀疏对象目标追踪的需求
稀疏对象目标跟踪的需求有三种类型：一是位置、二是方向、三是外形。位置需求即希望跟踪的对象能够准确的给出其所在的位置信息，方向需求则指希望跟踪对象的朝向和速度，外形需求则侧重于目标的形状和大小等外观特征。除此之外，还有其它相关需求，如规避障碍、最小化成本、适应动态变化、避免重复跟踪等。
2.3 当前目标跟踪技术水平
当前，有很多目标跟踪算法已经提出并得到了广泛应用，包括特征跟踪算法、模板匹配算法、机器学习算法等