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基于全方位视觉的目标检测与跟踪研究的中期报告
目前基于全方位视觉的目标检测与跟踪技术受到广泛关注，本报告着重介绍了相关研究的进展。主要分以下几个方面进行介绍：
一、目标检测：
1.基于深度学习的目标检测方法：深度学习已成为目标检测的主要方法，其中卷积神经网络（CNN）是最常用的方法之一。许多基于CNN的目标检测模型已被提出，如FasterR-CNN，YOLO，SSD等。
2.目标检测的数据集：据点Cloudy的研究，不同的数据集会对目标检测的效果产生很大的影响，因此数据集选择是至关重要的。如PASCALVOC，COCO以及ImageNet等。
3.目标检测领域的挑战：目标检测的难点在于如何准确地检测出目标，并对不同目标类型进行分类和定位。此外，复杂的场景和照明条件也是目标检测的挑战。
二、目标跟踪：
1.基于深度学习的目标跟踪方法：深度学习也为目标跟踪提供了许多新的思路，如通过构建序列模型对目标进行跟踪、不断暴力搜索目标的位置、基于模板匹配的跟踪等。
2.目标跟踪的数据集：与目标检测类似，数据集的选择对目标跟踪的效果也有很大的影响。常用数据集有OTB，VOT等。
3.目标跟踪领域的挑战：目标跟踪的难点主要在于目标运动的不确定性，包括快速移动、遮挡等。此外，复杂背景下的目标跟踪也是一个挑战。
三、基于全方位视觉的目标检测与跟踪：
全方位视觉是在保持相机稳定的情况下，利用具有大视场或广角镜头的相机采集全方位的图像，进行环境探测与场景分析。目标检测与跟踪中，全方位视觉可以提供更丰富的信息，对于目标的准确定位和跟踪都有很大的帮助。
四、未来发展：
目前基于全方位视觉的目标检测与跟踪技术还面临许多挑战，如如何处理复杂情况下的目标检测与跟踪问题、如何实现跨摄像头的目标跟踪等问题。为了解决这些问题，未来的研究将更加专注于如何构建更加高效、准确的全方位视觉系统。