基于深度学习与多相机融合的实时目标检测定位技术研究与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，实时目标检测与定位技术一直是研究的核心热点之一，它致力于识别并确定图像或视频中目标对象的位置与类别，在安防监控、自动驾驶、工业检测、智能机器人等众多领域发挥着不可或缺的作用。随着技术的飞速发展，这些领域对目标检测与定位的准确性、实时性以及鲁棒性提出了越来越高的要求，推动着相关技术不断创新与突破。

传统的目标检测与定位方法主要依赖人工设计的特征和分类器，例如尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。这些方法在特定场景下取得了一定成果，但面对复杂多变的实际环境，其局限性