本文来自于网络，本文主要介绍了目标检测可以实际应用的生活场景以及目标检测的主要问题和深度学习的方法等相关知识。这或许是计算机视觉领域内最著名的问题。它主要指将一张图像归为某种类别。学术界最流行的一类数据集是ImageNet，由数以百万计已分好类的图像组成，（部分）用于年度ImageNet大规模视觉识别挑战比赛（ILSVRC）。近年来，分类模型已经超过了人类的表现，因此该问题基本算是一个已经解决的问题。图像分类领域有许多挑战，但是也有许多文章介绍已经解决了的，以及未解决的挑战。图分类样例与分类类似，定位问题是找到图像中单一物体的位置。图目标定位示例目标定位在实际生活中是很有用的。例如，智能裁

车辆路径调度问题的启发式算法综述，杨燕旋，宋士吉，车辆路径调度问题是一类具有重大研究意义及广泛应用价值的NP难优化问题。本文给出了该问题的定义和基本描述，并将目前为止被应用�

确定采样型滤波包括Unscented 卡尔曼滤波(UKF), 中心差分卡尔曼滤波(CDKF) 以及容积卡尔曼滤波 (CKF), 是一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波算法, 具有估计精度高、实现简单等优点, 已得到 国内外学者的广泛关注. 在阐述确定采样型滤波基本原理的基础上, 详细总结了近年来确定采样型滤波的研究现状, 包括各种改进算法和在不同领域的应用情况; 然后重点分析了确定采样型滤波所存在的问题; 最后展望了其未来发 展趋势和研究方向.

以应用传感器网络进行分布式估计为研究背景, 对卡尔曼一致滤波问题进行综述. 系统地介绍了各种卡尔 曼一致滤波算法, 其中包括几种典型的基础算法、自适应估计算法、优化算法以及带丢包、带牵制控制等滤波算法. 最后, 对卡尔曼一致滤波算法的进一步研究方向进行了展望.

英文对Kalman 滤波算法进行了综述 ppt格式 分别对线性和非线性卡尔曼滤波进行了介绍

论文，对于学习遗传算法的调度问题很有用

深度学习理论在计算机视觉中的应用日趋广泛，在目标分类、检测领域取得了令人瞩目的成果，但是深度学习理论在目标跟踪领域的早期应用中，由于存在跟踪时只有目标为正样本，缺乏数据支持，对位置信息依赖程度高等问题，因而应用效果并不理想，传统方法仍占据主流地位.近年来，随着技术的不断发展，深度学习在目标跟踪方向取得了长足的进步.本文首先介绍了目标跟踪技术的基本概念和主要方法，然后针对深度学习在目标跟踪领域的发展现状，从基于深度特征的目标跟踪和基于深度网络的目标跟踪两方面重点阐述了深度学习在该领域的应用方法，并对近期较为流行的基于孪生网络的目标跟踪进行了详细介绍.最后对近年来深度学习在目标跟踪领域取得的成果，以及未来的发展方向作了总结和展望.

数字图像处理课要求写的综述论文，图像压缩算法的综述，把参考文献放到最后就好了

将鲁棒主成分分析、矩阵补全和低秩表示统称为低秩矩阵恢复, 并对近年来出现的低秩矩阵恢复算法进行了简要的综述。讨论了鲁棒主成分分析的各种优化模型及相应的迭代算法, 分析了矩阵补全问题及求解它的不精确增广拉格朗日乘子算法, 介绍了低秩表示的优化模型及求解算法。最后指出了有待进一步研究的问题。

烟雾检测技术在预防早期火灾蔓延方面具有重要的作用,准确快速的烟雾检测算法具有非常重要的实际应用价值。近年来,随着机器视觉与图像处理技术的快速发展,面向视频图像的烟雾检测算法以其非接触性、强鲁棒性等特点受到广泛的关注。面向视频图像的烟雾检测算法有效克服了传统烟雾探测器靠近火源才能工作的不足,但是由于场景的复杂性和环境因素的不确定性,面向视频图像的烟雾检测算法仍然面临着巨大的挑战。首先简单介绍了烟雾检测技术的基本流程,包括预处理、特征提取以及分类识别等步骤;其次介绍了基于颜色和运动分割的预处理方法,进一步分析了烟雾的视觉特性和运动特性,并介绍了相关烟雾特征提取算法;然后,对当前烟雾检测常用的分类器以及深度学习网络模型进行了探讨和总结;最后,重点介绍了烟雾检测算法存在的不足,并对烟雾检测算法的发展进行了展望。