这是一个包含目标追踪和识别技术相关代码或文档的压缩文件，可能包括算法、源代码及数据集等资源，适用于研究学习和项目开发。
标题 202101211500-目标识别跟踪-src.rar 表明这是一个关于目标识别和跟踪技术的项目源代码压缩包，发布于2021年1月21日。这个项目可能利用OpenCV库中的DNN模块实现算法，并结合MultiTracker处理视频流中目标检测与追踪任务。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，包含多种图像处理及计算视觉相关算法。其中的DNN（深度神经网络）部分支持导入和执行各种深度学习模型，可用于图像分类、对象识别等场景。常见的TensorFlow、Caffe或PyTorch训练出的模型均可通过OpenCV DNN模块部署使用。
目标识别是计算机视觉领域的重要课题之一，旨在从图片或视频帧中定位并辨识特定物体。这通常包括预处理步骤（如调整大小和归一化）、特征提取、分类器学习及决策等环节，在本项目中很可能会利用DNN模块来执行这些操作，并借助已训练的深度模型快速准确地完成目标识别工作，例如YOLO、SSD或Faster R-CNN。
而目标跟踪则是持续追踪视频序列中标记物体的技术。在多对象场景下，OpenCV提供的MultiTracker类可以同时处理多个目标。它支持多种跟踪算法的选择（如卡尔曼滤波器、粒子滤波等），以适应不同的应用需求和环境特性。
压缩包内的文件李润-20210121-1500-目标识别跟踪-src很可能是项目的主要源代码，其中可能包括了以下部分：
1. 数据预处理：将原始视频帧转换为适合深度学习模型输入的格式。
2. 模型加载：导入预先训练好的深度学习模型（例如Darknet或TensorFlow）。
3. 目标检测：使用DNN模块运行模型，生成边界框以标识出每个目标位置。
4. 目标选择：从检测结果中挑选需要追踪的目标对象。
5. 跟踪算法应用：采用MultiTracker来跟踪选定目标在后续帧中的移动轨迹。
6. 后处理及可视化展示：将最终的跟踪效果呈现出来，可能包括绘制边界框和性能评估指标等信息。
总之，该项目对于学习并实践基于OpenCV框架下的深度学习技术具有重要意义。通过研究源代码可以深入了解DNN模块的工作机制以及如何结合MultiTracker实现高效的目标追踪功能，并且可以根据实际需求进行相应的优化调整。
5星
