机器视觉系统中的目标检测是一种技术，旨在识别图像或视频中的物体，并精确定位它们的位置。以下是关于目标检测的详细解释：
1. 定义：
目标检测是计算机视觉领域中的一种重要任务，它不仅能识别图像或视频中的物体，还能确定这些物体的位置和大小。
目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。
2. 与图像分类、物体识别的关系：
与图像分类相比，目标检测不仅要求识别出图像中的物体，还需要定位出物体的位置，因此其难度更大、精度要求更高。
目标识别在确定物体类别的基础上，进一步确定具体的目标（如特定的人或猫等），而目标检测则主要关注物体的位置和类别。
3. 基本框架：
目标检测的基本框架通常包括目标定位、目标分类和目标框回归三个部分。
目标定位负责在图像中精确定位目标的位置和大小；目标分类则是将该目标与预先定义的种类进行匹配；目标框回归则是根据预测的位置偏移量修正目标框的位置和大小，以提高检测精度。
4. 应用：
目标检测在人工智能、自动驾驶、安防监控、图像检索等领域有着广泛的应用，如智能家居、交通管制系统、视频监控系统、医学影像自动诊断等。
5. 技术发展：
随着神经网络、深度学习、计算机视觉等技术的不断发展，目标检测的精度和速度已经得到了显著的提高，并且得到了广泛的研究和应用。
机器视觉系统中的目标检测是一种重要的计算机视觉技术，它结合了图像分类和定位的功能，能够准确地识别并定位图像或视频中的物体。
