目标检测是计算机视觉领域的研究热点与难点,是图像理解与视频分析技术的基础,深度学习具有良好的特征提取与泛化推理能力是当前主流研究方向。文中介绍了目前典型的目标检测模型,结合视频的时序特性提出了特征融合、结果反馈、双模型检测三种策略,利用前序帧信息修正当前帧的检测结果,一定程度上解决了摄影失焦、运动模糊、遮挡、奇异角度等问题导致视频逐帧检测结果不连续、质量低下的问题。
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