CSAOT：用于主动物体追踪的合作多智能体系统

本研究针对现有主动物体追踪方法在动态复杂场景中表现不佳的问题，提出了一种新颖的合作多智能体主动物体追踪系统（CSAOT）。该方法利用多智能体深度强化学习和专家混合框架，使多个智能体在单一设备上协作，从而在提高追踪性能的同时降低了成本。实验结果表明，CSAOT在处理遮挡和快速运动时具有更强的鲁棒性，并能够优化相机移动，延长追踪时间。