深度学习FasterR-CNN的多帧背景还原解决动态背景的问题。
针对动态背景下的目标提取问题。
本文提出了基于深度学习FasterR-CNN的多帧背景还原的前景目标提取算法。
基于FasterR-CNN对前景目标的单帧提取能力，对每一帧分别进行检测，并提取每帧的背景，经过图像融合还原出完整的不含目标的背景图像，并通过滤波与膨胀腐蚀等精确的提取前景目标。

FasterR-CNN+粒子群优化+图像配准首先利用深度学习FasterR-CNN，在训练好训练集的情况下检测和提取当前帧中的目标，利用5.1节的动目标提取算法校验目标；
然后以此作为接下来配准的模板，利用多自由度的图像配准来求解图像变换参数，并结合粒子群优化PSO的快速求解功能[20]，高速的配准定位、跟踪与提取目标，将算法处理速度提升到了每秒60帧以上（配准时的速度）。
在配准过程中，如果出现配准相似度低于设定阈值，则认为目标跟踪失败，此时将重新利用FasterR-CNN检测与提取新目标，并重复过程。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。