摘要
随着无人机技术的快速发展，航拍图像在交通监控、海事管理等领域的应用日益广泛。
车辆和船舶作为重要的交通工具，对其进行快速准确的识别和跟踪对于交通管理、海上救援等方面具有重要意义。
近年来，深度学习技术在目标检测和跟踪领域取得了显著成果，为航拍车辆/船舶的识别和跟踪提供了新的解决思路。
本文首先介绍了航拍图像的特点以及YOLO和SSD目标检测算法的基本原理，然后概述了深度学习在目标检测和跟踪方面的研究现状，重点分析了YOLO和SSD算法在航拍车辆/船舶识别和跟踪中的应用，并对不同算法的优缺点和适用场景进行了比较。
最后，总结了航拍车辆/船舶识别和跟踪技术面临的挑战和未来发展方向。
关键词：航拍图像；车辆/船舶识别；目标跟踪；深度学习；YOLO；SSD
#1.1航拍图像航拍图像，是指利用无人机等航空器搭载相机等传感器，从空中对地面或水面物体进行拍摄所获得的图像数据。
与传统的卫星遥感图像相比，航拍图像具有分辨率高、获取成本低、灵活机动等优点，因此在交通监控、城市规划、灾害监测等领域得到越来越广泛的应用。
#1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其灵感来源于人脑神经元的结构和功能。
深度学习模型通常由多个神经网络层组成，通过学习大量的训练数据来提取数据的特征表示，并最终用于解决各种复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
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