本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時自主跟蹤方法，提出了基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機(jī)視覺目標(biāo)檢測與計算機(jī)視覺目標(biāo)跟蹤算法，可利用高性能計算單元運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算單元檢測目標(biāo)，而后運(yùn)行目標(biāo)跟蹤算法對所有目標(biāo)同時實(shí)現(xiàn)跟蹤，并可以手工介入選擇特定目標(biāo)專注單人跟蹤。相比較傳統(tǒng)的單目標(biāo)跟蹤算法，傳統(tǒng)單目標(biāo)跟蹤需要手動框選目標(biāo)，但對于移動目標(biāo)，框選時往往會因?yàn)椴僮餮訒r導(dǎo)致框選失效。本算法避免了人工框選目標(biāo)的操作延時導(dǎo)致的框選不準(zhǔn)和目標(biāo)偏離。本發(fā)明構(gòu)建了“攝像頭?服務(wù)器”的架構(gòu)，將攝像頭中所有目標(biāo)數(shù)據(jù)同時處理，實(shí)現(xiàn)全區(qū)域的多人跟蹤和單人持續(xù)跟蹤，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，進(jìn)而結(jié)合目標(biāo)跟蹤算法，實(shí)現(xiàn)“檢測、選人”兩步跟蹤效果。