在视频中检测和跟踪物体由于视频数据的动态特性而面临多项技术挑战。与静态图像不同，视频涉及时间连续性、光照变化、运动模糊和遮挡。这些因素使得在不同帧中对物体进行一致识别和定位变得复杂。例如，视频中高速移动的汽车可能在一帧中显得模糊，在下一帧中又被另一物体部分遮挡。在静止图像上训练的传统物体检测模型通常难以应对此类情况，因为它们并未优化处理时间依赖性或物体外观的快速变化。此外，不同帧之间的光照或摄像机角度变化可能导致特征提取不一致，从而使跟踪算法随时间推移失去准确性。
另一个主要挑战是计算效率。视频包含大量数据——实时处理每一帧的高分辨率视频需要大量的计算资源。例如，一段 30 秒的视频片段，每秒 30 帧，需要分析 900 帧，这会给即使是强大的硬件带来压力。开发者经常面临准确性和速度之间的权衡：像深度神经网络这样的复杂模型可能实现高检测率，但对于实时应用来说速度太慢。跳帧或下采样等技术可以减少计算负载，但可能错过关键细节或引入延迟。此外，卡尔曼滤波器或光流等跟踪算法必须持续更新物体位置，这增加了处理开销。平衡这些因素对于自动驾驶汽车或监控系统等应用至关重要，在这些应用中，延迟或漏检可能导致严重的后果。
最后，处理遮挡和物体交互仍然是一个持续存在的问题。当物体重叠或暂时离开摄像机的视野时，跟踪系统必须预测其位置并在它们重新出现时重新识别它们。例如，在拥挤的场景中，两个行人可能交叉穿过，导致它们的边界框合并，这会使跟踪器感到困惑。当物体外观相似时，重新识别变得更加困难，例如多辆相同颜色的汽车。算法通常依赖于概率模型或基于外观的特征（如颜色直方图）来保持物体身份，但这些方法在复杂条件下可能会失效。此外，长期跟踪需要保持物体轨迹的记忆，如果初始检测不正确，这会增加错误传播的风险。解决这些挑战通常需要结合多种方法，例如融合传感器数据或使用注意力机制来优先处理每一帧中的相关区域。