基于机器视觉的物体识别与跟踪是一门重要的领域，它涉及利用计算机视觉技术来自动检测、识别和跟踪物体。以下是关于这一领域的一些主要方法和实践：

方法：

1. 目标检测：这是机器视觉中的一个关键任务，旨在检测图像或视频中的物体。常见的目标检测方法包括卷积神经网络（CNN）和基于深度学习的模型，如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。
2. 目标识别：一旦目标被检测出来，接下来的任务是对其进行识别。这可以通过使用分类器和模式识别技术来实现。常见的方法包括支持向量机（SVM）和卷积神经网络。
3. 目标跟踪：一旦目标被检测和识别，接下来的任务是在连续帧中跟踪目标。这可以使用各种跟踪算法来完成，如基于相关滤波器的跟踪、卡尔曼滤波器、多目标跟踪等。
4. 深度学习：深度学习技术已经在物体识别与跟踪中表现出色。深度卷积神经网络在目标检测和识别中取得了巨大成功，同时循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型在目标跟踪中也有广泛应用。

实践：

1. 数据集：在进行物体识别与跟踪实践时，使用大规模标记的数据集对模型进行训练非常重要。一些常见的物体检测与跟踪数据集包括COCO、PASCAL VOC和MOT（Multiple Object Tracking）。
2. 硬件：进行实时目标检测和跟踪通常需要高性能计算机和GPU加速。硬件资源的选择对于处理大量图像或视频数据至关重要。
3. 算法优化：对于特定应用，需要选择合适的算法和参数来优化性能。这可能需要一些实验和调整。
4. 实时性要求：实际应用中，物体识别与跟踪通常需要满足实时性要求。因此，算法的效率和性能都是关键因素。

机器视觉的物体识别与跟踪在自动驾驶、视频监控、智能交通系统和无人机等领域有着广泛的应用，为提高安全性和效率提供了有力支持。

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