基于深度学习的空中运动目标检测与跟踪研究现状

近年来，随着深度学习技术的发展和应用，基于深度学习的空中运动目标检测与跟踪研究取得了重要进展。

首先，在目标检测方面，基于深度学习的检测算法主要包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。这些算法均能够在空中运动目标中取得较好的检测效果。同时，针对无人机目标检测任务，研究者们还提出了一些特定的算法，如基于 Faster R-CNN 的无人机目标检测算法、基于特征融合的无人机目标检测算法等。

其次，在目标跟踪方面，基于深度学习的跟踪算法主要包括 Siamese 网络、CFNet 网络等。这些算法能够在无人机目标跟踪任务中取得较好的结果，同时还能够适应目标尺度变化、遮挡等问题。

此外，还有一些基于深度学习的综合算法，能够同时完成目标检测和跟踪任务，如 MDNet 算法、SiamRPN 算法。这些算法能够实现快速、准确地检测和跟踪空中运动目标。

总体来说，基于深度学习的空中运动目标检测与跟踪研究已经取得了较为显著的进展，但仍有一些问题需要解决，如目标遮挡、目标形变等问题。未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，相信这些问题也能够被有效地解决。