基于ConvLSTM的行人检测与跟踪预测算法研究

摘要

本文详细探讨了基于ConvLSTM（卷积长短期记忆网络）的行人检测与跟踪预测算法的设计与实现。该算法结合了卷积神经网络(CNN)的空间特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)的时间序列建模优势，能够有效处理视频序列中的行人检测与跟踪任务。文中详细介绍了算法架构、数据预处理（包括插值处理）、模型训练与优化策略，并通过实验验证了算法性能。本文还讨论了实际应用中的挑战和未来改进方向，提供了完整的Python实现代码。

关键词：ConvLSTM，行人检测，目标跟踪，视频分析，深度学习，计算机视觉

1. 引言

行人检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、自动驾驶、人机交互等应用中具有广泛需求。传统的基于手工特征的方法（如HOG+SVM）在复杂场景下表现有限，而深度学习方法通过自动学习特征显著提升了性能。

视频数据具有时空特性，需要同时处理空间信息（单帧图像特征）和时间信息（帧间运动关系）。ConvLSTM结合了CNN和LSTM的优势，能够有效建模这种时空关系。本文提出的算法通过ConvLSTM网络学习行人运动的时空模式，实现准确的检测与