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十篇关于运动目标检测与跟踪的好文章，大家可以参考借鉴一下

Crowdhuman数据集 608x608图片大小 密集行人检测 YOLO直接使用 训练集（包含图片与标准） 训练集15000张，验证集4730张，测试集5000张 平均每张图片22.64个人

在采用图像谱残差分析方法获取全局特征显著性图像的基础上, 利用小波变换在时域和频域具有的局部特征信息表征能力, 通过对图像包含的不同特征信息进行小波变换, 去除各个特征图中的冗余信息, 得到图像局部特征显著部分, 对两种分析方法下获得的显著图进行融合分析, 获得最终的图像显著部分, 并利用视觉转移机制在原图中勾画出显著性目标. 实验结果分析表明, 改进后的方法提高了图像显著目标检测的准确率.

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目标检测在2019年又一次实现了巨大的发展，这些是整理的部分基于深度学习的目标检测综述论文。总结过去的研究方法，并对当下大火的深度学习方法进行分析比较，并展望了未来的目标检测研究趋势。

针对红外搜索跟踪设备对云背景下红外弱小目标的检测问题，提出了一种新的综合滤波算法。在对图像进行对比度增强的基础上，采用高通滤波去除大面积云背景，并利用中值滤波孤立图像点噪声，而后使用全局阈值分割法分割目标和残余噪点，从而实现小目标的检测。通过图像质量评价方法对原图像和处理后图像进行计算分析表明，背景抑制图像的信噪比和对比度得到有效提高，能够清晰检测出云背景下的红外弱小目标。实验数据有效证明了综合滤波算法的合理性和可行性。

基于yolo5的目标检测人物动物识别，有代码，有数据，可以直接运行

这是一批车辆的数据集，一共包含三种类型的车辆（机动车）,分别是轿车（小型车等）、巴士（公交车等）和卡车(货车等)，可用于人工智能目标检测算法的研究。图片的数量为1000张，尺寸为1024x1024，RGB彩图，是卫星拍摄的可见光成像。标签已经全部打好，标签的格式为pascal voc格式(xml)。

智能交通监控中运动目标检测与跟踪算法研究