基于YOLO/SSD深度学习的航拍车辆/船舶的识别和跟踪文献综述

近年来，随着无人机技术的快速发展，航拍图像在交通监控、海事管理、目标搜索等领域发挥着越来越重要的作用。

航拍图像目标识别与跟踪作为计算机视觉领域的关键技术，对于实现对车辆/船舶等目标的智能感知和分析具有重要意义。

本文献综述重点关注基于YOLO/SSD深度学习的航拍车辆/船舶识别与跟踪技术。

首先介绍目标检测、YOLO、SSD、目标跟踪等相关概念，接着回顾航拍目标识别与跟踪的研究现状，分析比较YOLO和SSD等深度学习算法在该领域的应用情况，并对不同目标跟踪算法的优缺点进行比较。

最后总结该领域存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行展望。

关键词：航拍图像；目标识别；目标跟踪；深度学习；YOLO；SSD

#1.1目标检测目标检测是计算机视觉领域的基础任务之一，旨在从图像或视频中定位和识别出感兴趣的目标。

传统的目标检测方法通常基于手工设计的特征和分类器，例如方向梯度直方图（HOG）特征和支持向量机（SVM）分类器。

近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法取得了突破性进展，例如YOLO、SSD等。

#1.2YOLO算法YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种快速、高效的单阶段目标检测算法。