摘要
运动目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，在视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络(CNN)的快速发展为目标跟踪领域带来了新的突破。
CNN能够自动学习图像的深度特征表示，具有强大的特征提取和目标识别能力，显著提升了目标跟踪算法的精度和鲁棒性。
本文首先介绍了运动目标跟踪的基本概念和研究意义，接着对传统目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法进行了综述，并重点阐述了基于CNN的目标跟踪算法的研究现状，包括目标特征提取、运动状态预测和跟踪结果评估等关键技术。
最后，总结了当前研究中存在的挑战和未来发展趋势。
关键词：运动目标跟踪；卷积神经网络；深度学习；特征提取；状态预测
运动目标跟踪是指在视频序列中自动地定位目标，并持续预测其在后续帧中的位置和状态的任务。
作为计算机视觉领域中的一个基础性问题，运动目标跟踪在智能监控、自动驾驶、人机交互、机器人导航、运动分析等领域有着广泛的应用[1-5]。
目标跟踪技术的关键挑战在于如何应对各种复杂场景因素的影响，例如光照变化、目标遮挡、背景干扰、目标形变等。
传统的目标跟踪算法通常依赖于手工设计的特征，例如颜色、纹理、形状等，但在复杂场景下容易受到干扰，导致跟踪失败。
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