文献综述
一、引言数据显示，在中国，10个人里就有3个人拥有驾照，也就意味着全中国有4亿多驾驶员。
以车代步成为人们的普遍选择，汽车生活时代的到来既体现了社会的发展进步，又增加了交通出行的压力，拥堵毫无疑问是最突出的问题之一[11]。
用智能解决出行难题的需求应运而生，自动驾驶能有效缓解驾驶者的紧张、疲劳状态，还能按章行驶减少主动违规违法[1]。
在行驶过程中，驾驶员会根据行人的移动轨迹预判其下一步的位置，然后依据车速进行安全路径的规划，无人驾驶车辆同样要做到这些[12]。
这是多移动物体的轨迹追踪，难度比单一物体要高[2]。
这是环境感知，也是无人驾驶的重要技术[3]。
二、研究现状环境感知通过相机、毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达等传感器实现对无人驾驶车辆周边环境信息的理解，是无人驾驶的关键技术[4]。
基于深度学习的视觉多目标跟踪是目前环境感知中的重要技术之一[10]，可通过提取车辆周边目标的深度特征对感兴趣目标进行稳定准确的跟踪[14]，解决目标检测中信息不连续的问题[5]。
基于深度学习的视觉多目标跟踪的方法一般可分为两类：一类是联合单目标跟踪器的多目标跟踪，另一类是基于目标检测的多目标跟踪[6]。
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