摘要
视频运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的核心研究课题之一，其在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用价值。
本文首先介绍了视频运动目标检测与跟踪的基本概念、研究意义以及应用领域，并对国内外研究现状进行了综述。
然后，重点阐述了视频运动目标检测与跟踪的主要方法，包括传统的目标检测方法(如背景差分法、帧间差分法、光流法)以及基于深度学习的目标检测与跟踪方法(如基于区域卷积神经网络的目标检测方法、基于孪生网络的目标跟踪方法)。
此外，本文还讨论了视频运动目标检测与跟踪技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：视频目标检测；目标跟踪；深度学习；计算机视觉；智能监控
视频运动目标检测与跟踪是指从视频序列中自动识别出运动目标，并对其进行持续跟踪的过程。
其目标是在图像序列中定位移动目标，并获取目标的运动轨迹，从而实现对目标行为的理解和预测。
视频运动目标检测与跟踪技术在多个领域都有着广泛的应用，例如:
智能监控:在公共安全领域，视频监控系统可以利用该技术自动识别可疑人员或行为，并及时发出警报。
自动驾驶:自动驾驶汽车需要实时感知周围环境，识别道路、车辆、行人等目标，并进行跟踪以做出安全驾驶决策。
机器人导航:机器人可以使用该技术识别和跟踪目标物体，实现自主导航和避障。
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