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摘要
在科学技术革新发展的过程中，目标跟踪与识别是各国科研学者研究的主要领域，目前自动目标识别是这一领域的关键技术。从实践发展角度来看，目标跟踪技术在多个领域都具有广泛的运用，例如工业流水线的自动监测、光学雷达的图像跟踪、飞机导航等。自动目标识别技术是指依据成像系统获取的图像，自动提取目标并识别出来，目前的图像类型包含雷达图像、红外图像、可见光图像这三种，在研究相关技术时，要依据先进算法保障功能的实时性，以此更快适应动态化的环境需求。本文在了解深度学习结构的基础上，根据以深度学习为核心的多光谱光场成像方法，深层探索了其整体技术架构和应用方向，这不仅能为现代目标识别和跟踪技术的发展提供有效依据，还可以充分满足各领域的技术要求。
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单位物理学院; 天津工业大学
