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運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)匯報人：文小庫2023-12-28引言運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)運(yùn)動目標(biāo)跟蹤技術(shù)運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤的挑戰(zhàn)及解決方案結(jié)論與展望目錄引言010102背景介紹隨著視頻數(shù)據(jù)的爆炸式增長，如何有效地檢測和跟蹤運(yùn)動目標(biāo)成為了一個亟待解決的問題。運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究方向，廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互等領(lǐng)域。目的與意義目的研究和發(fā)展運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)，提高運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤的準(zhǔn)確性和實時性。意義為視頻監(jiān)控、智能交通、人機(jī)交互等領(lǐng)域提供技術(shù)支持，促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用。運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)02總結(jié)詞基于特征的方法利用目標(biāo)物體的顏色、紋理、形狀等特征進(jìn)行檢測。詳細(xì)描述基于特征的方法通過提取圖像中的邊緣、角點、斑點等特征，結(jié)合濾波器、形態(tài)學(xué)處理等技術(shù)，實現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的檢測。這種方法對光照變化和背景干擾具有一定的魯棒性，但易受目標(biāo)遮擋和復(fù)雜背景影響?；谔卣鞯姆椒ɑ谏疃葘W(xué)習(xí)的方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自動特征學(xué)習(xí)和目標(biāo)檢測?？偨Y(jié)詞基于深度學(xué)習(xí)的方法通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動提取圖像中的特征并進(jìn)行分類或回歸。常見的方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）等。這種方法能夠自適應(yīng)地處理各種復(fù)雜場景，但需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)

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