随着城市视频监控技术的发展，特别是大规模公共场所的摄像头网络的普及，多摄像机网络智能监控技术已经成为学术界和产业界关注的热点。本综述旨在对无重叠视场多摄像机网络的目标跟踪研究进行系统分析，介绍了该领域的主要研究方法，并对未来的研究方向进行了展望。
需要明确的是，无重叠摄像机网络指的是多个摄像机组成的监控网络中，各摄像机的拍摄范围无重叠部分。这与单个摄像机或有重叠视场的多摄像机网络不同，其目标跟踪过程存在一些独特挑战。在无重叠摄像机网络中，目标可能在不同摄像机的监视区域之间移动，当目标从一个摄像机的视场移动到另一个摄像机的视场时，需要能够连续地跟踪目标。这就要求系统能够识别目标是否从一个摄像机视场转移到另一个，并且能够在新视场中重新识别和跟踪目标。
为了研究无重叠视场多摄像机网络的目标跟踪，学者们研究了摄像机之间的拓扑结构学习、目标关联问题和目标跟踪匹配方法等关键问题。摄像机之间的拓扑结构学习，指的是了解不同摄像机的监视区域如何相互连接，以及它们之间的空间关系。这有助于在跟踪过程中确定目标可能的移动路径，为后续的目标关联和跟踪匹配提供基础。
目标关联问题是多摄像机目标跟踪中的核心问题之一。它需要解决在多个摄像机监控视场内，如何识别和关联来自不同摄像机的相同目标。在无重叠摄像机网络中，目标关联尤其复杂，因为目标可能在不同摄像机间快速移动，且很难直接观察到这些移动。因此，目标关联通常依赖于一些特征匹配算法或基于学习的方法。
目标跟踪匹配方法涉及到的是，当目标在无重叠的摄像机视场间转移时，如何实现准确的跨摄像机视场目标跟踪。这通常要求有高级的算法来分析目标在不同摄像机视场中的特征，并确定这些特征是否属于同一目标。例如，可以使用机器学习技术来训练模型，以识别和匹配不同摄像机捕捉到的目标图像。
虽然在无重叠摄像机网络目标跟踪方面已经取得了一些研究进展，但目前的方法仍然存在不足之处。比如，如何处理目标在快速移动中的遮挡问题、如何提高目标关联和跟踪匹配的准确性，以及如何设计一个鲁棒性强、实时性高的跟踪系统等都是亟待解决的问题。此外，不同监控场景中的光照变化、目标外观变化等环境因素，也是影响目标跟踪准确性的重要因素。
针对这些问题，未来的研究方向可能包括但不限于：开发新的算法或改进现有算法，以提高无重叠视场中目标跟踪的准确性和效率；利用深度学习等先进技术来增强系统对目标特征的学习和识别能力；研究更复杂的场景下目标行为的预测和建模；探索多源信息融合技术以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性等。
无重叠视场多摄像机网络的目标跟踪是一个充满挑战但又具有广泛应用前景的研究领域。该技术的发展不仅能够提升智能监控系统的性能，还能够为安防、交通管理、人群分析等多个行业提供技术支持。随着研究的深入和技术的进步，相信无重叠摄像机网络的目标跟踪技术将越来越成熟，最终能够更好地服务于人类社会。
