摘要
物体识别与定位作为计算机视觉领域的核心任务，在视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，视频流中的物体识别与定位技术取得了显著进展。
本文首先介绍了视频流中物体识别与定位的基本概念、研究意义和挑战，并对相关技术进行概述。
然后，重点对基于深度学习的视频物体识别与定位方法进行综述，详细分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：物体识别，物体定位，视频流，深度学习，计算机视觉
#1.1研究背景及意义
随着互联网和物联网技术的快速发展，视频数据呈现爆炸式增长趋势。
如何从海量视频数据中快速、准确地识别和定位目标物体，成为计算机视觉领域的研究热点。
视频流中的物体识别与定位技术旨在赋予机器“理解”视频内容的能力，使其能够像人一样识别和定位视频中的不同物体，并分析其行为和相互关系。
视频流中物体识别与定位技术在诸多领域具有重要的应用价值，例如：
智能监控:自动识别和跟踪监控视频中的可疑目标，及时预警和处理异常事件。
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