摘要
随着深度学习的快速发展，目标检测技术在视频物体识别领域取得了显著的进展。
其中，单发多框检测器（SSD）算法以其高效、准确的特点脱颖而出，成为视频物体识别的研究热点。
本文首先介绍了目标检测和SSD算法的相关概念，然后回顾了SSD算法在视频物体识别领域的研究现状，包括改进策略和应用领域。
接着，本文详细阐述了SSD算法的基本原理、网络结构和关键技术，并对不同改进方法的优缺点进行了分析比较。
最后，本文总结了SSD算法在视频物体识别领域面临的挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：目标检测；视频物体识别；单发多框检测器；深度学习；计算机视觉
近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测作为一项重要的基础技术，已广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人导航等领域。
目标检测的目标是在图像或视频中精准地定位出目标物体，并确定其类别。
传统的目标检测方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的分类器，难以适应复杂多变的场景。
近年来，深度学习的出现为目标检测技术带来了革命性的变化。
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