1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
1.1研究背景及意义目标发现与定位战场指挥作战的重要依据。
在迷彩伪装普及的今天实现对战场伪装目标的可靠检测与定位，已成为复杂战场环境下进行决策的重要依据[5]。
在真实场景下，迷彩伪装目标与周围环境高度相似，且目标的尺寸相对较小，因此迷彩伪装目标检测比通用的检测任务更具有挑战性。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
2.1 课题内容⑴研究基于视觉的物体检测运行机理和方法，通过分析，解决背景相似下物体的检测问题;⑵深度网络移植和实现、视觉信号采样和滤波算法、数据的制作与评估方法、软硬件调试;(3)采用机器视觉作为信息输入, 设计复杂背景下物体检测系统技术路线;(4)深度学习的物体检测模型通常在理想的场景中训练和测试;2.2 研究工具硬件：具有视觉传感器，GPU硬件平台及其配套设备。
软件：python,pycharm,深度学习框架和卷积网络2.3 研究手段1.选取合适深度学习框架，搭建环境使用PyTorch和GeForce RTX GPU 3060,具有6GB显存，在Ubuntu OS进行训练的测试。
2.完成关于伪装对象检测(COD)框架的搭建-SINet（搜索识别网络）生物学研究表明,当捕猎时,捕食者首先会判断潜在猎物是否存在,也就是说,它会寻找猎物。
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