在无人驾驶系统中，计算机视觉技术如何实现物体检测和跟踪？请结合实际算法给出解释。

计算机视觉是无人驾驶技术中的关键组成部分，主要负责处理来自车辆摄像头的图像数据，实现对车辆周围环境的理解。在物体检测和跟踪方面，计算机视觉采用了多种核心算法，如深度学习框架下的卷积神经网络（CNN）、区域建议网络（R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。

参考资源链接：[计算机视觉：一种现代方法课后答案](https://wenku.csdn.net/doc/6465d14d5928463033d09313?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，CNN通过多层的神经网络结构自动提取图像特征，能够有效地识别图像中的物体。而R-CNN及其变种如Fast R-CNN、Faster R-CNN则在CNN的基础上加入了区域建议机制，提高了物体检测的准确性。YOLO算法通过将图像划分为若干网格，并在每个网格中直接预测边界框和类别概率，实现了实时物体检测。SSD同样是一种单次检测算法，它在不同尺度的特征图上进行检测，增加了对小物体检测的准确性。

在无人驾驶系统中，物体检测模型将实时分析摄像头捕获的画面，快速识别出车辆、行人、交通标志等关键元素，并将其位置信息反馈给车辆控制系统。而物体跟踪则是通过连续的帧间关联，维持对移动物体的持续识别，这对于预测物体的运动轨迹、避免碰撞至关重要。

为了深入理解和实践这些算法，可以参考《计算机视觉：一种现代方法课后答案》。这份资料提供了关于计算机视觉算法的详细解答和示例，帮助学生和研究人员更好地掌握理论知识，并应用于无人驾驶等实际项目中。通过学习这些材料，你将能够更加熟练地使用计算机视觉技术解决现实世界问题。

参考资源链接：[计算机视觉：一种现代方法课后答案](https://wenku.csdn.net/doc/6465d14d5928463033d09313?spm=1055.2569.3001.10343)