卷积神经网络航迹关联

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。航迹关联是指在个时间步骤中，通过分析目标在不同帧之间的位置信息，确定目标的运动轨迹。

在航迹关联中，卷积神经网络可以用于提取目标在每一帧图像中的特征。通常，CNN的输入是一张图像，通过多个卷积层和池化层，逐渐提取出图像的高级特征。这些特征可以用于识别目标的形状、纹理等信息。

在航迹关联中，可以使用卷积神经网络来提取每一帧图像中目标的特征表示。然后，通过比较不同帧之间的特征表示，可以判断目标是否是同一个物体，并进一步确定目标的运动轨迹。

相关问题:
1. 什么是卷积神经网络（CNN）？
2. CNN在图像处理中有哪些应用？
3. 如何使用CNN进行目标识别和跟踪？
4. 还有其他方法可以实现航迹关联吗？