简介： 本发明涉及一种基于深度学习的实时自主跟踪方法，提出了基于深度学习的人工神经网络的计算机视觉目标检测与计算机视觉目标跟踪算法，可利用高性能计算单元运行神经网络的运算单元检测目标，而后运行目标跟踪算法对所有目标同时实现跟踪，并可以手工介入选择特定目标专注单人跟踪。相比较传统的单目标跟踪算法，传统单目标跟踪需要手动框选目标，但对于移动目标，框选时往往会因为操作延时导致框选失效。本算法避免了人工框选目标的操作延时导致的框选不准和目标偏离。本发明构建了“摄像头‑服务器”的架构，将摄像头中所有目标数据同时处理，实现全区域的多人跟踪和单人持续跟踪，实验结果表明，本发明能够实现实时的神经网络运算，进而结合目标跟踪算法，实现“检测、选人”两步跟踪效果。