基于深度学习的空中运动目标检测与追踪的研究背景与意义相关资料

背景：

随着人工智能领域的不断发展，深度学习技术在目标检测和跟踪领域表现出了极高的准确性和效率。空中运动目标检测和追踪技术在军事、民用等领域有着广泛的应用，如无人机监视、空中目标识别、自主导航等。然而，空中运动目标检测和追踪面临着诸多挑战，如复杂的背景、快速移动的目标、遮挡等，因此需要更加精细的算法和技术来提高检测和追踪的准确率和实时性。

意义：

基于深度学习的空中运动目标检测和追踪技术的研究意义在于：

1.提高目标检测和追踪的准确率和实时性，提高军事、民用等领域的监视、识别、导航等应用的效率和精度。

2.促进深度学习技术在目标检测和跟踪领域的应用和发展，推动相关领域的研究和进步。

3.为实现自主导航、智能化监视等目标打下技术基础，推动人工智能和无人系统等技术的发展和应用。

相关资料：

1. Shi J, Li Y, Zhang J, et al. Real-time UAV detection using deep convolutional neural networks[C]. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2017.

2. Li Y, Shi J, Zhang J, et al. A real-time multi-task UAV detection system using deep convolutional neural networks[C]. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2017.

3. Zhang J, Li Y, Shi J, et al. Real-time detection and tracking of UAV using deep convolutional neural networks[C]. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.

4. Chen Y, Chen C, Wang L, et al. Object detection in aerial images based on deep learning[C]. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2016.

5. Zhang L, Zhang L, Du B, et al. A survey of recent advances in target tracking in aerial videos[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2018.