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基于孪生卷积网络的目标跟踪算法：原理、应用与优化研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，计算机视觉技术的发展日新月异，目标跟踪作为其中的关键研究领域，在众多实际应用场景中发挥着不可或缺的作用。从自动驾驶汽车实时识别和跟踪周围车辆、行人，保障行驶安全；到安防监控系统对可疑人员和异常行为的精准监测，维护社会秩序；再到机器人技术在工业生产和服务场景中对工件、人员的高效识别与跟踪，提升生产效率和服务质量，目标跟踪技术已广泛渗透到交通、安全、工业等多个重要领域。
传统的目标跟踪算法在面对复杂多变的实际场景时，往往暴露出诸多局限性。例如在光照条件剧烈变化时，目标的外观特征会发生显著改变，
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