复杂环境下多特征融合的移动目标检测发展历程

移动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，多特征融合是其中的一个关键技术。在复杂环境下，多特征融合可以提高目标检测的准确率和鲁棒性。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的多特征融合方法逐渐成为主流。其中，一些经典的方法包括基于卷积神经网络的多特征融合方法、基于区域提议网络的多特征融合方法等。这些方法在移动目标检测领域取得了不错的成果，为实现更加准确和鲁棒的移动目标检测提供了有力的支持。