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视觉跟踪（Visual Tracking,VT）是计算机视觉领域的基础性技术，核心任务为在连续视频序列中完成目标对象的持续识别、精准定位与轨迹追踪，是人机交互、智能安防、自主机器人、智慧交通等众多人工智能场景的底层技术。传统经典视觉跟踪算法依托线性计算逻辑与串行处理架构，在面对大规模视频数据、高速运动目标、复杂动态背景场景时，普遍存在计算效率不足、特征区分度低、跟踪鲁棒性薄弱等技术问题，难以满足高实时、高精度的工业级应用需求。随着量子计算技术的快速发展，其独特的高维并行计算、量子叠加、态矢量编码等特性，为突破经典视觉跟踪的算力与精度局限问题提供了全新技术路径，推动视觉跟踪技术的发展。
WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI）深耕量子计算与计算机视觉交叉技术领域，正在研究量子视觉跟踪算法，突破传统视觉计算范式，融合量子态编码、量子并行运算、量子叠加求解等核心量子技术，从模型训练、特征提取、目标检测全流程实现技术革新。
区别于经典视觉跟踪算法的串行计算模式，WIMI研究的量子视觉跟踪算法技术体系分为量子模型训练与量子并行检测两大核心阶段，依托量子计算的物理特性重构算法逻辑，优化传统算法的参数迭代、特征分类、目标检索机制，大幅降低高复杂度场景下的计算开销。算法训练阶段的核心创新为构建量子态岭回归分类器，针对经典岭回归算法处理高维视觉特征时参数迭代效率低、多重共线性干扰显著等问题，完成量子化改造。经典岭回归通过引入正则化项约束模型参数，抑制过拟合问题、稳定参数估计结果，是视觉目标分类与特征拟合的主流基础模型，但在大规模图像数据集训练中，高维特征参数的遍历寻优会产生海量计算量，收敛速度受限。
该量子算法对岭回归模型进行量子态映射，将模型最优拟合参数编码至量子态振幅空间，充分挖掘量子系统的高维空间特性与天然并行计算能力。通过将传统欧式空间的特征训练、参数优化任务迁移至量子高维空间完成，实现视觉特征的精细化提取与分类器参数的快速迭代优化。相较于经典训练方法，量子态编码机制规避了传统串行参数搜索的冗余计算，大幅提升高维视觉特征的拟合效率，在千万级以上大规模视频数据集的训练场景中，参数收敛速度与模型泛化能力提升效果尤为突出。在视频帧检测推理阶段，算法调用训练完成的量子态岭回归分类器，对单帧视频内的所有候选目标斑块进行批量分类判定。该阶段核心依托量子叠加态特性重构检测逻辑。
通过量子态演化生成全新叠加态矢量，可在单次量子运算中同步完成全部候选区域的特征匹配、目标判别与置信度计算，实现全维度并行检测。该技术机制解决了经典算法在多目标、高分辨率视频帧中检测延迟高的问题。同时，当输入图像数据矩阵条件数较低时，该量子算法可呈现对数级计算缩放特性，相较于最优经典视觉跟踪算法，可实现计算复杂度、运算量的指数级压缩，为实时视觉跟踪场景提供核心算力支撑。
相较于传统视觉跟踪方案，量子视觉跟踪算法依托量子计算底层特性，在计算效率、跟踪精度、环境适应性等方面具有明显技术优势，适配高要求智能视觉场景，实现场景体验与智能化水平的双重升级。
WIMI研究的量子视觉跟踪算法是量子计算技术与计算机视觉的深度融合，为视觉感知领域提供全新的技术路径，同时也为量子计算在人工智能感知层的应用奠定了技术基础。随着量子硬件算力持续升级、量子算法模型不断迭代优化，量子视觉跟踪技术将进一步突破现有性能边界，实现更高精度、更低功耗、更强通用性的目标跟踪能力，持续赋能智慧交通、机器人自主导航、工业视觉检测等场景，引领计算机视觉领域向高效化、精准化、智能化方向深度演进。
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