向僵尸开炮自动时，如何精准识别并锁定移动中的僵尸目标？

Question

在自动向僵尸开炮的系统中，精准识别并锁定移动中的僵尸目标面临诸多技术挑战。首要问题是实时目标检测与跟踪，需依赖高效的计算机视觉算法（如YOLO或SSD）来快速定位僵尸位置。然而，僵尸的遮挡、变形及复杂背景可能干扰识别精度。其次，运动预测是关键难题，由于僵尸移动轨迹随机且不规则，传统卡尔曼滤波可能不足，需引入深度学习模型（如RNN或LSTM）进行动态轨迹预测。此外，多目标追踪中的ID切换问题也会影响锁定稳定性，建议采用SORT或Deep SORT等先进算法解决。最后，硬件延迟可能导致反应滞后，需优化数据传输和计算效率以确保实时性。如何平衡算法精度与运行速度成为核心考量。