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基于深度学习的视频流目标检测算法优化与实现

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摘要摘要：视频流目标检测是计算机视觉领域的重要课题，其目标在于从动态的视频序列中准确识别并定位特定的物体。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的视频流目标检测算法取得了显著进展。本文旨在探讨视频流目标检测算法的优化与实现，通过引入多尺度特征融合、关键帧选取、光流估计等技术手段，提高目标检测的准确性与实时性。本文首先概述了视频流目标检测的研究背景与意义，随后详细分析了现有算法的优势与不足，进而提出了基于多尺度特征融合与关键帧选取的优化策略，并通过实验验证了算法的有效性。

DOI pj01e7vzyd/8745575

作者李梦康李佳康

机构地区 1.安徽新华学院安徽省合肥市 230088

出处《中国科技信息》 2024年16期

关键词视频流目标检测深度学习多尺度特征融合关键帧选取

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年10月30日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）