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

时间: 2023-05-31 11:01:59 浏览: 59
随着人类社会的不断发展,无人机、自动驾驶等技术的应用日益普及。其中,空中运动目标检测与追踪技术是无人机、自动驾驶等技术的关键技术之一。在实际应用中,空中运动目标检测与追踪技术可以帮助无人机、自动驾驶等设备实现对周围环境的感知,进而实现自主导航、避障等功能。 传统的空中运动目标检测与追踪技术通常是基于传感器数据和计算机视觉技术实现的。然而,这种方法往往会受到天气、光照等因素的影响,导致检测和追踪的准确率不高。而基于深度学习的空中运动目标检测与追踪技术则能够利用深度学习模型对目标进行更加准确的识别和追踪。 因此,基于深度学习的空中运动目标检测与追踪技术具有重要的研究背景和意义,可以提高无人机、自动驾驶等设备的感知能力和自主导航能力,进而促进无人机、自动驾驶等技术的发展和应用。
相关问题

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.

基于深度学习的空中运动目标检测与跟踪的研究意义

空中运动目标检测与跟踪在军事和民用领域都有重要的应用价值。在军事领域,空中运动目标检测与跟踪可以用于侦察、监视、目标识别和打击等任务。在民用领域,它可以应用于无人机、航空器、交通系统、安保等领域。 基于深度学习的空中运动目标检测与跟踪研究,可以提高目标检测和跟踪的准确性和效率,同时能够降低人工干预的成本和风险。深度学习技术可以通过大量数据的训练,自动学习特征和模式,从而提高算法的性能。此外,深度学习技术还可以克服传统算法在处理复杂场景时的局限性,提高系统的鲁棒性和泛化能力。 因此,基于深度学习的空中运动目标检测与跟踪的研究,具有重要的科学意义和实用价值,将对未来的军事和民用领域产生积极的影响。

相关推荐

最新推荐

基于深度学习的目标检测框架介绍.ppt

基于深度学习的目标检测框架介绍.ppt 普通的深度学习算法主要是用来做分类,如图(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。 目标定位是不仅仅要识别出来是什么物体(即分类),而且还要预测物体的位置,...

基于深度学习的车型识别研究与应用

构建智能交通系统显得尤为必要,车型识别技术作为其中重要组成部分,随着深度学习方法得到广泛应用,本文基于深度学习对车辆车型识别进行研究,为解决日益凸显的交通问题做出贡献。本文对国内外车型识别研究进行总结...

基于FPGA的深度学习目标检测系统的设计与实现

针对当前深度学习目标检测算法计算复杂度高和内存需求大等问题,设计并实现了一种基于FPGA的深度学习目标检测系统。设计对应YOLOv2-Tiny目标检测算法的硬件加速器,对加速器各模块的处理时延建模,给出卷积计算模块...

基于深度学习的目标检测算法综述.docx

近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat,到后面的Fast/Faster R-CNN,SSD,YOLO系列,再到2018年最近的...

基于深度学习的汽车安全带检测算法研究与实现.doc

本文提出了一种基于深度学习的安全带检测方法,尝试将近年来在图像检测方面有较好应用的深度学习方法来提高安全带检测的准确率。相比传统的安全带检测方法,深度学习的最大优势在于它可以自动的从样本数据中学习特征...

三相电压型逆变器工作原理分析.pptx

运动控制技术及应用

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

液位控制技术在换热站工程中的应用与案例分析

# 1. 引言 ### 1.1 研究背景 在工程领域中,液位控制技术作为一项重要的自动化控制技术,广泛应用于各种工业生产和设备操作中。其中,液位控制技术在换热站工程中具有重要意义和价值。本文将针对液位控制技术在换热站工程中的应用展开深入研究和分析。 ### 1.2 研究意义 换热站作为工业生产中的关键设备,其性能稳定性和安全运行对于整个生产系统至关重要。液位控制技术作为一项可以实现对液体介质在容器内的准确控制的技术,在换热站工程中可以起到至关重要的作用。因此,深入研究液位控制技术在换热站工程中的应用对于提升工程效率、降低生产成本具有重要意义。 ### 1.3 研究目的 本文旨在通过

vue this.tagsList判断是否包含某个值

你可以使用JavaScript中的`includes()`方法来判断一个数组是否包含某个值。在Vue中,你可以使用以下代码来判断`this.tagsList`数组中是否包含某个值: ```javascript if (this.tagsList.includes('某个值')) { // 数组包含该值的处理逻辑 } else { // 数组不包含该值的处理逻辑 } ``` 其中,将`某个值`替换为你要判断的值即可。

数据中心现状与趋势-201704.pdf

2 2 IDC发展驱动力 一、IDC行业发展现状 3 3 IDC发展驱动力 4 4 ü 2011年以前,全球IDC增长迅速,2012-2013年受经济影响放慢了增长速度,但从2014年开始,技术创新 驱动的智能终端、VR、人工智能、可穿戴设备、物联网以及基因测序等领域快速发展,带动数据存储规模 、计算能力以及网络流量的大幅增加,全球尤其是亚太地区云计算拉动的新一代基础设施建设进入加速期。 ü 2016 年全球 IDC 市场规模达到 451.9 亿美元,增速达 17.5%。从市场总量来看,美国和欧洲地区占据了 全球 IDC 市场规模的 50%以上。从增速来看,全球市场规模增速趋缓,亚太地区继续在各区域市场中保持 领先,其中以中国、印度和新加坡增长最快。 2010-2016年全球IDC市场规模 IDC市场现状-全球 5 5 IDC市场现状-国内 ü 中国2012、2013年IDC市场增速下滑,但仍高于全球平均增速。2014年以来,政府加强政策引导、开放 IDC牌照,同时移动互联网、视频、游戏等新兴行业发展迅速,推动IDC行业发展重返快车道。 ü 2016 年中国 IDC 市场继续保持高速增