HT、TM、LS、HOG等传统方法在探地雷达目标检测应用中的优缺点

HT、TM、LS、HOG等传统方法在探地雷达目标检测应用中的优缺点如下：

1. 概率霍夫变换（HT）：HT方法可以检测出各种形状的目标，但对于目标形状复杂、噪声干扰较多的情况，其效果不佳。

2. 目标匹配（TM）：TM方法适用于目标形状较为简单的情况，但对于目标形状复杂、噪声影响较大的情况，其效果不佳。

3. 最小二乘（LS）：LS方法对于目标形状较为简单、噪声较小的情况，可以得到较为精确的目标位置和形状信息，但对于目标形状复杂、噪声干扰较大的情况，其效果不佳。

4. 方向梯度直方图（HOG）：HOG方法可以有效地提取目标的特征信息，但对于目标形状复杂、噪声干扰较多的情况，其效果不佳。

总的来说，传统方法在探地雷达目标检测应用中存在着对目标形状、噪声等影响较大的局限性。但这些方法也都有其适用的场景和优势，可以结合具体情况进行综合选择和应用。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测方法在探地雷达领域也日益受到关注，也有望在未来成为一种重要的研究方向。