目标跟踪技术一直以来都是计算机视觉、图像处理领域的研究热点，其在 国防侦察、安防监控、智能控制等领域具有重要应用价值，是武器装备、监控 设备等的核心技术之一。数十年来，国内外一直有大量学者从事目标跟踪算法 方面的研究，但是由于跟踪过程中所观测的目标信息的多变性、目标的机动性 以及背景的复杂性、自身或背景遮挡等原因，目标跟踪仍然是一个非常具有挑 战性的问题。近年来，将机器学习理论应用到目标的跟踪、识别问题是一个研 究热点，与传统跟踪的目标匹配不同，运用机器学习理论进行目标跟踪是将目 标跟踪问题转换成目标分类问题，即用算法将视场中的目标和背景分类，分类 结果置信度最大的目标所在的位置就是目标位置。机器学习的一大特点就是学 习，即让计算机有人一样的“学习”能力，可以通过学习被跟踪目标的不同变化， 如位置变化、姿态变化和相似干扰等，及时调整跟踪器的状态，适用于多种复 杂的目标跟踪问题。 本文从三个方面对基于机器学习的目标跟踪算法进行了较为深入的研究， 主要创新工作及研究成果如下: 1.针对传统相关跟踪算法实时性不好、不能适应目标变化的问题，提出一 种自适应相关滤波目标跟踪算法，采用相关滤波的方

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基于DSP的图象处理资料---基于DSP的快速目标识别与跟踪技术研究 支持向量机

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基于激光陀螺抖动机构谐振频率随温度等环境因素的变化会导致抖动偏频不稳定的现象, 研究了基于锁相环的激光陀螺抖动机构谐振频率跟踪技术。在对抖动机构和锁相环传递函数分析的基础上, 应用自动控制理论, 给出了锁相环频率跟踪精度、同步范围等性能指标与抖动控制参数的一般关系。结果表明, 增大锁相环开环增益能减小频率跟踪稳态误差, 同时将导致锁相环同步范围减小。采用低开环增益启动陀螺、再采用高开环增益跟踪抖动机构谐振频率, 能保证100 ms内自动跟踪陀螺谐振频率, 在-40 ℃ 到 70 ℃温度范围内抖动机构谐振频率跟踪精度优于0.015 Hz。

目标的检测与跟踪技术在计算机视觉领域有着广泛的应用，比如在视频监控，无人驾驶，机器人等领域都有着举足轻重的价值。随着深度学习算法与技术的飞速发展，更是带动了该技术在性能、速度等方面取得了质的飞跃。然而随着社会的发展，需求的不断提高，我们在研究算法高效性的同时还要考虑算法所训练出的模型在实际应用上的性能与速度。本篇文章主要研究基于深度学习的目标检测与跟踪技术，该技术主要包括一个离线训练的检测模型，一个优化的跟踪器，以及一个学习模块来组成在线跟踪系统。通过研究出一种更快、性能更好的算法以及模型的压缩来达到使其训练出的模型在手机等嵌入式设备上实时运行的目的。

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