摘要
图像运动目标追踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、人机交互、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像运动目标追踪算法在精度和效率方面取得了显著进步。
本文首先介绍了图像运动目标追踪的基本概念，包括图像预处理、运动目标检测、目标特征提取和目标跟踪算法等，并对相关概念进行了解释。
其次，对国内外图像运动目标追踪算法的研究现状进行了综述，重点阐述了基于深度学习的运动目标追踪算法，并分析了不同算法的优缺点。
接着，对图像运动目标追踪算法的设计与实现进行了详细探讨，包括算法选择、改进策略、流程设计、关键参数设置等方面。
最后，对全文进行了总结，并展望了图像运动目标追踪算法的未来发展趋势。
关键词：图像运动目标追踪；深度学习；目标检测；特征提取；跟踪算法
图像运动目标追踪是指在图像序列中定位并跟踪感兴趣的运动目标，其目的是获取目标的运动轨迹、行为模式等信息。
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，图像运动目标追踪技术在智能监控、人机交互、机器人导航、自动驾驶等领域得到了广泛的应用。
图像运动目标追踪通常涉及以下几个关键步骤：
1.图像预处理：对输入的图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量，为后续的目标检测和跟踪提供更好的数据基础。
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