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;;;;;;;基于计算机视觉和图像处理技术，通过摄像头捕捉目标物体的图像信息。;;;;;;;;基于深度学习的目标检测;;;;;集成必要的传感器，如IMU、超声波或红外测距传感器等，用于机器人的自主导航和避障。;;;;;;;;;优化视觉算法以提高性能：尽管本文所提出的视觉跟随算法已经取得了不错的效果，但在某些复杂场景下仍可能出现误检或漏检的情况。未来可以进一步优化视觉算法，提高其准确性和鲁棒性。
实现多目标物体的视觉跟随：目前，本系统主要针对单目标物体进行视觉跟随。未来可以扩展系统的功能，实现对多个目标物体的同时检测和跟踪，以满足更广泛的应用需求。
结合深度学习技术提升视觉跟随效果：深度学习技术在图像处理和目标检测等领域已经取得了显著的成果。未来可以考虑将深度学习技术应用于视觉跟随系统中，以提升系统的性能和效果。例如，可以利用深度学习模型进行特征提取和分类，提高目标检测的准确性和效率。同时，深度学习还可以用于处理更复杂的场景和动态目标，进一步提升视觉跟随系统的实用性和适应性。;THANKSFOR
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