移动目标检测体系结构设计

移动目标检测体系结构的设计通常包括以下几个步骤：

1. 数据准备：收集并标注移动目标数据集，包括图像、视频等。

2. 特征提取：从数据集中提取特征，常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

3. 模型设计：根据特征提取的结果设计移动目标检测模型。常见的模型包括基于区域的检测模型（如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）和基于单个网络的检测模型（如YOLO、SSD等）。

4. 模型训练：使用数据集对模型进行训练，根据损失函数进行优化。

5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

6. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化，改进模型的结构和参数，提高模型的性能。

7. 模型部署：将训练好的模型部署到移动设备上，可以使用移动端的深度学习框架（如TensorFlow Lite、Caffe2Go等）或者使用移动端的硬件加速（如GPU、DSP等）进行加速。

综上所述，移动目标检测体系结构的设计是一个复杂的过程，需要综合考虑数据集、特征提取、模型设计、训练和评估等多个方面，才能得到高效准确的移动目标检测系统。