摘要
目标检测与分类是机器视觉领域的核心任务之一，其目标是从图像或视频中精确定位和识别出感兴趣的目标。
近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于机器视觉的目标检测与分类系统取得了显著的进展，并在自动驾驶、智能监控、工业检测等领域展现出巨大的应用潜力。
本文首先介绍目标检测与分类的基本概念，接着综述基于机器视觉的目标检测与分类系统的研究现状，包括传统的目标检测与分类方法和基于深度学习的目标检测与分类方法，并对不同方法的优缺点进行比较分析。
此外，本文还将探讨该领域面临的挑战和未来的发展趋势。
关键词：机器视觉；目标检测；目标分类；深度学习；卷积神经网络
#1.1机器视觉机器视觉是指利用计算机模拟人类视觉系统，从图像或视频中提取信息、理解场景并进行决策的技术。
它通常包含图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测与识别、场景理解等步骤。
#1.2目标检测目标检测是指在图像或视频中确定目标的位置和类别。
目标检测算法的目标是找到图像中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别。
目标检测的应用非常广泛，例如自动驾驶、机器人视觉、智能监控等。
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