在无人机摄像技术日益成熟的今天，如何实现复杂环境下的目标精准识别与追踪，成为了一个亟待解决的问题，特别是在多层储物柜的场景中，由于目标数量多、位置多变、遮挡频繁，传统摄像技术往往难以胜任。
针对这一问题，我们提出了基于深度学习的目标检测与跟踪算法，该算法通过在无人机上搭载高分辨率摄像头，并利用深度神经网络对多层储物柜中的目标进行实时检测与跟踪，通过分析大量包含多层储物柜的图像数据，算法能够学习到目标的特征表示，并建立目标之间的时空关联性。
在实验中，我们发现在面对多个储物柜的复杂场景时，该算法能够准确识别出每个储物柜中的目标，并实现连续、稳定的跟踪，即使是在目标被部分遮挡或完全消失后再次出现的情况下，算法也能迅速重新识别并继续跟踪。
我们还对算法进行了优化，使其能够在保证精度的同时，提高处理速度，以适应无人机实时传输的需求，这一技术的成功应用，不仅为多层储物柜的智能管理提供了新的解决方案，也为无人机摄像技术在更广泛领域的应用奠定了基础。
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