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主动防护系统目标跟踪算法的研究与改进
摘要：
随着科技的进步和社会的发展，主动防护系统在安全领域扮演着重要的角色。主动防护系统的目标跟踪算法作为其中的一个关键技术，一直受到研究者的关注。然而，目前存在着一些问题，如算法的准确性、鲁棒性和实时性不足等。本论文对目标跟踪算法进行了研究和改进，提出了一种基于深度学习的目标跟踪算法，并进行了实验验证。实验证明，新算法在准确性和实时性方面取得了显著的改进。
关键词：主动防护系统、目标跟踪算法、深度学习、准确性、实时性
1.引言
主动防护系统是一种以主动防御为主要手段的安全系统，可以在很大程度上提高安全性。而目标跟踪作为主动防护系统的核心功能之一，在实际应用中扮演着重要的角色。目前，目标跟踪算法主要分为基于传统方法和基于深度学习方法。
2.基于传统方法的目标跟踪算法研究
基于传统方法的目标跟踪算法主要包括背景差分法、帧间差分法和光流法等。这些方法在一定程度上可以实现目标的跟踪，但是存在准确性不高、鲁棒性差和实时性低等问题。
3.基于深度学习的目标跟踪算法研究
深度学习技术的发展为目标跟踪算法带来了新的思路和方法。基于深度学习的目标跟踪算法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。这些方法在利用大量数据进行训练的情况下，可以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
4.目标跟踪算法改进
为了进一步提升目标跟踪算法的性能，本文提出了一种基于深度学习的新算法。该算法通过引入注意力机制和多尺度特征融合，可以提高目标跟踪的准确性和实时性。实验结果表明，新算法在各项指标上都具有优势。
5.实验与结果分析
本文使用真实数据集进行了实验，对比了传统方法和基于深度学习的目标跟踪算法。实验结果表明，新算法在准确性和实时性方面都有显著提升。
6.结论
本论文对主动防护系统目标跟踪算法进行了研究和改进，并进行了实验验证。研究结果表明，基于深度学习的目标跟踪算法在准确性和实时性方面取得了显著的改进，可以为主动防护系统的应用提供有效支持。
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