水下目标检测、识别和跟踪是具有重要意义的热点研究问题,在军事和民用领域都有重要的应用.鉴于此,对基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪原理、方法以及典型算法的研究进展进行全面阐述.首先论述基于声呐图像的水下目标检测、图像去噪、图像分割等方面的主要进展以及典型算法和算法扩展;然后对水下目标声呐图像识别中的特征提取、特征分类方法和主要技术难点进行讨论;最后阐述基于水声信号处理和声呐图像信息的水下目标跟踪方法和算法.通过对水下目标处理过程各个过程的深入讨论和对比分析,指出基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪中急需解决的关键科学问题及可能的解决思路,并对该领域的未来发展方向做进一步的展望.

基于OpenCV的使用YOLOv3进行目标检测,使用YOLO神经网络的实时目标检测代码。

yolo3，目标检测、识别、跟踪， 人和车 都已经实现 程序入口是app.py 已在python 3.7 tensorflow 1.12.0上测试通过 详细说明请参照代码 里面有详细注释

--Tensorflow+SSD+Yolo（目标检测）文章11.视频检测 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。

数字图像目标检测与识别理论与实践pdf，Boguslaw Cyganek原版，英文版。

C++ 和opencv 利用多线程的方法实现图像的识别检测模板程序，速度大大提升。有利于工程应用和学习

--Tensorflow+SSD+Yolo（目标检测）文章4.训练自己模型的SSD完整详细步骤 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。