本書共分四篇20章：首先主要介紹了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常規(guī)目標(biāo)檢測(cè)算法——經(jīng)典的一階段和二階段目標(biāo)檢測(cè)框架，總結(jié)了仿真實(shí)驗(yàn)中常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，設(shè)計(jì)了基于特征融合的小目標(biāo)檢測(cè)模型、基于注意力機(jī)制的小目標(biāo)檢測(cè)模型以及小目標(biāo)檢測(cè)模型輕量化方法；其次設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤算法，視頻監(jiān)控中的單/多目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤一體化算法及行為識(shí)別算法；再次開展了復(fù)雜道路狀況下的圖像融合算法、基于密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)的紅外與可見光圖像融合算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；最后提出了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛行器三維姿態(tài)估計(jì)算法。