在城市轨道交通的监控中，智能视频分析技术曾风极一时，然而由于环境相对复杂，其在应用中接连受阻。近几年来，TLD视觉跟踪技术的出现，让智能视频分析又一次发热。TLD视觉跟踪技术融合跟踪、学习和检测为一体，完美地兼顾了跟踪的精确性和实时性。其或将成为解决城市轨道交通中跟踪问题的一种新方法。

视觉跟踪技术在城市轨道交通智能视频监控中一直扮演着重要角色。由于城市轨道交通的监控环境比较复杂，其不仅区域大、周界长、拥有多站台多出入口及众多围栏及相关设施，且人/车流量超大等特征。这种复杂的环境给智能视频分析带来了诸多困难，就目前应用于城市轨道交通的视频跟踪技术仍存在以下难以解决的问题：

复杂的环境背景问题。由光照变化引起的环境背景改变，可能会造成虚假检测与错误跟踪；

遮挡问题。运动目标被部分或完全遮挡时，目标因部分不可见而造成信息缺失，影响到跟踪的效果；

有效性问题。由于运动目标一般都是随时变化的，如何获取和应用最新的目标特征信息是保持跟踪的关键；

兼顾实时性与适应性。既要减少算法的计算量以保证实时性，又要增强算法对复杂情况的适应性，而这又以复杂的运算为代价。