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运动目标检测与跟踪研究的中期报告 运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，其在自动驾驶、视频监控等领域具有广泛的应用价值。 目前，运动目标检测与跟踪的研究主要集中在传统的基于特征提取和分类器的方法和深度学习方法两个方向。 传统的方法主要采用SIFT、HOG等特征进行目标物体的特征提取和分类器进行目标检测和跟踪。这类方法具有精度较高的特点，但是对于目标变形、遮挡等情况，其表现不尽如人意。 深度学习方法则主要利用深度神经网络进行目标物体的特征提取和分类器。这类方法在复杂场景下具有很好的鲁棒性和泛化能力，但是需要大量的数据支持和高昂的计算效率。 目前，运动目标检测和跟踪的研究方向主要是在提高算法的效率和鲁棒性方面。其中，一些成果值得关注： 1. 基于双向长短时记忆（BLSTM）网络的目标跟踪方法，在复杂的背景和光照情况下，具有较好的鲁棒性； 2. 基于多特征融合的目标检测方法，在多目标实时检测场景下，具有较高的检测速度和准确性； 3. 将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行联合训练，以提高目标跟踪的效率和精度。 总体来说，运动目标检测和跟踪的研究还有很大的发展空间。未来，我们可以尝试融合多种算法，搭建更加完善的框架，以提高其应用价值和实际效果。