基于机器视觉的动态多目标识别

基于机器视觉的动态多目标识别摘要:本论文研究了基于机器视觉的动态多目标识别。多目标识别是计算机视觉领域的研究热点，对自动驾驶、安防监控等领域具有重要意义。本文介绍了多目标识别的研究现状、基本框架、关键

基于机器视觉的动态多目标识别 摘要: 本论文研究了基于机器视觉的动态多目标识别。多目标识别是计算 机视觉领域的研究热点，对自动驾驶、安防监控等领域具有重要意义。 本文介绍了多目标识别的研究现状、基本框架、关键技术，重点讨论了 动态环境下的多目标识别，提出了一种基于深度学习的多目标追踪方 法，并设计了实验验证了所提方法的有效性。 关键词：机器视觉，多目标识别，目标追踪，深度学习 引言: 随着计算机技术的快速发展，机器视觉逐渐成为一个重要的研究领 域，应用于自动驾驶、工业自动化、安防监控等领域。其中多目标识别 是机器视觉领域研究的热点之一，旨在从图像或视频序列中找出所有的 物体，并对物体进行识别和追踪。 多目标识别技术的主要挑战是有效识别和跟踪多个目标，尤其是在 动态环境下，目标容易相互遮挡和干扰。在传统的多目标识别方法中， 通常采用一些基于特征提取和分类的方法进行目标识别，但这种方法不 够灵活，对于动态多目标存在较大的局限性。 基于机器视觉的动态多目标识别是一种新的方法，该方法利用计算 机对物体的感知能力及快速处理能力，结合深度学习等技术，对动态场 景下的多目标进行识别和跟踪，该方法具有很高的可靠性和精度，并且 可以很好的适应动态情况下的目标识别。 本文将介绍基于机器视觉的动态多目标识别的相关研究，包括基本 框架、关键技术和开发工具。重点研究了多目标追踪的方法，并设计了 一套实验验证了所提方法的有效性。 一、相关研究