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摘要
红外成像传感器因其良好的全天候工作能力以及良好的隐蔽性和温度差异
敏感性而被广泛应用于安防监控、无人巡检等行业。得益于深度卷积神经网络强
大的表征能力，基于深度学习的目标跟踪算法取得了远超传统目标跟踪算法的跟
踪效果，而被广泛应用。但出于隐私保护、降低时延和资源利用高效性考虑，无
人驾驶、无人巡检等诸多行业应用要求能够在设备端实时完成数据处理和分析，
以实现更低的延时，同时也有利于降低设备成本。
红外小目标的高机动性进一步要求跟踪算法具备快速响应和更新目标位置
的能力。同时，嵌入式设备在
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