复杂场景下的无人机物体检测与自动跟踪技术研究第一章 绪论1.1 选题背景与研究意义机器视觉的研究有着极为广泛的应用，目前来说物体的检测和对于物体的自动跟踪是其热点的研究方向，同时也是其研究方面的一个难点，由于其所需用到的学科比较多，主要涉及计算机、数学、生物学等方面，其有着较大的跨度，因此需要研究者有着较高的素质，在上世纪 60 年代，物体的检测和跟踪在学术界当中受到了极为广泛的关注，在这些年来，各种专家学者有通过大量的研究来对于其理论和具体的应用进行了较多的探索，随着军事工业的发展和进步这个技术的应用场景越来越多。在民用领域，物体的检测和跟踪广泛应用于机场、车站等场所，在美国的911 恐怖袭击之后，通过安保工作来实现了机器视觉舍必的大量应用，通过在全国范围内安装天眼系统等视频监控装置，可以对于安全威胁进行有效的监控和处理，在出现恐怖袭击的时候可以通过无人机等多个平台来对于恐怖袭击者进行直接的特征提取和跟踪，为其进一步的对其进行抓捕提供了重要的技术保障，在交通领域目标跟踪与检测也有着非常广泛的应用，主要是通过对于汽车的流量检测、智能车辆管理的，其在未来的生活当中有着不可估量的价值。在军事领域当中，运动目标的检测受到了更为广泛的关注，由于战场环境是非常严格的，所以对于武器装备的设计要求也更加突出其准确性要求是非常高的，同时要满足较好的实时性，因此对于运动目标的实时检测可以精确的实现，作战和环境的监控等任务，因此在军事环境当中，物体检测和自动跟踪技术是非常重要的一项实用技术，其还可以进行伪装和欺骗，能够满足现代高技术战争的条件。无人机的技术在高速的发展，同时其所携带的载荷也越来越多样化，可见光或红外传感器[1]等技术已经趋于成熟，因此将无人机和传感器进行有效的结合，来对于运动目标进行跟踪[2]，可以更加及时的获取到物体的动态信息，根据目标的行为来对于整个战场环境进行判断，有利于打赢信息战争 [3]，因此我们对于无人机物体检测和自动跟踪的技术是有着极为重要的现实价值。1.2 研究现状因为受到普遍重视，物体测试以及跟踪分析每一年均是国际会议的热点主题之一；国内的部分名校如清华大学等还存在相关的课题小组来对于物体的检测跟踪进行研究，下面我们对于这部分算法的研究现状进行具体的讨论。1.2.1 物体检测算法概述对于物体检测算法的研究来说其经历了一个非常漫长的发展过程，在 70 年代以前我们的技术条件还是...
