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基于深度特征描述与光流融合的平面物体跟踪算法优化与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，计算机视觉技术作为人工智能领域的重要分支，正以前所未有的速度蓬勃发展，广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人等诸多关键领域。其中，平面物体跟踪作为计算机视觉的核心任务之一，旨在持续、准确地确定平面物体在视频序列中的位置和姿态，为后续的决策和分析提供坚实的数据基础。
在自动驾驶领域，平面物体跟踪起着至关重要的作用，它能够实时监测道路上的车辆、行人、交通标志和标线等目标物体。通过对这些目标的精确跟踪，自动驾驶系统可以提前预测潜在的危险，及时做出合理的决策，如加速、减速、避让等，从而有效避免交通
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