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基于背景更新的目标检测算法优化与多场景应用研究
一、绪论
1.1研究背景
目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一,旨在从图像或视频中识别并定位出感兴趣的目标物体,其重要性不言而喻。在当今数字化时代,大量的图像和视频数据不断产生,如何快速、准确地从这些数据中提取有价值的信息成为了关键问题,而目标检测技术正是解决这一问题的重要手段。从自动驾驶中的障碍物检测与识别,到安防监控领域的人体目标检测与行为分析,再到工业制造中的缺陷检测以及医疗影像分析中的疾病诊断辅助等众多应用场景,目标检测都发挥着不可或缺的作用,直接关系到系统的性能和安全性。
早期的目标检测算法主要基于传统机器学习方法,依赖手工设计的
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