基于ConvLSTM的行人檢測與跟蹤預測算法研究

摘要

本文詳細探討了基于ConvLSTM（卷積長短期記憶網絡）的行人檢測與跟蹤預測算法的設計與實現。該算法結合了卷積神經網絡(CNN)的空間特征提取能力和長短期記憶網絡(LSTM)的時間序列建模優勢，能夠有效處理視頻序列中的行人檢測與跟蹤任務。文中詳細介紹了算法架構、數據預處理（包括插值處理）、模型訓練與優化策略，并通過實驗驗證了算法性能。本文還討論了實際應用中的挑戰和未來改進方向，提供了完整的Python實現代碼。

關鍵詞：ConvLSTM，行人檢測，目標跟蹤，視頻分析，深度學習，計算機視覺

1. 引言

行人檢測與跟蹤是計算機視覺領域的重要研究方向，在智能監控、自動駕駛、人機交互等應用中具有廣泛需求。傳統的基于手工特征的方法（如HOG+SVM）在復雜場景下表現有限，而深度學習方法通過自動學習特征顯著提升了性能。

視頻數據具有時空特性，需要同時處理空間信息（單幀圖像特征）和時間信息（幀間運動關系）。ConvLSTM結合了CNN和LSTM的優勢，能夠有效建模這種時空關系。本文提出的算法通過ConvLSTM網絡學習行人運動的時空模式，實現準確的檢測與