目标跟踪中的遮挡问题：一篇综述

目标跟踪是计算机视觉领域的重要任务，它旨在从视频序列中准确地跟踪目标的位置和运动。然而，在实际应用中，目标经常会遭受遮挡，这给目标跟踪带来了许多挑战。本文将综述目标跟踪中的遮挡问题，并探讨一些常见的解决方案和相关源代码。

一、引言
目标跟踪是指在视频序列中实时监测和跟踪特定目标的位置和运动。然而，在复杂的场景中，目标经常会被其他物体所遮挡，例如遮挡物、人群或其他目标。这种遮挡现象对目标跟踪算法的准确性和稳定性提出了很大的挑战。

二、遮挡问题的挑战
遮挡问题给目标跟踪带来了以下挑战：

1. 目标丢失：当目标完全被遮挡时，跟踪算法可能无法正确预测目标的位置，导致目标丢失。

2. 目标重识别：当目标重新出现在视野中时，跟踪算法需要能够正确识别它，并将其与之前的轨迹关联起来。

3. 遮挡造成的形变：遮挡物可能会引起目标的形变，使得目标的外观发生变化，给跟踪算法带来困难。

三、解决方案
为了解决目标跟踪中的遮挡问题，研究者们提出了许多创新的解决方案。以下是其中一些常见的方法：

1. 多目标模型
   多目标模型通过建立目标之间的关联关系来解决遮挡问题。它可以同时跟踪多个目标，并根据目标之间的位置和运动关系来推断被遮挡目标的位置。相关的源代码可以使用深度学习框架ÿ