本研究旨在探索基于视觉的目标跟踪与定位技术，并提出一种创新的方法来解决该问题。本论文基于视觉信息，使用图像处理、深度学习和计算机视觉的技术手段，通过对目标的特征提取、图像增广、目标检测和深度估计等手段和方法，实现对运动目标的准确跟踪和定位。

第一章 导论
第一节 研究背景
第二节 研究综述
第二章 基于视觉的目标定位与跟踪理论基础
第一节 图像增广方法
第二节 基于深度学习的目标检测方法
第三节 单目视觉系统的深度估计方法
第三章 基于分层码本模型的运动目标监测方法
第一节 码本模型的概念
第二节 基于块截断编码理论的分层码本构造
第三节 基于图像金字塔的分层码本模型
第四章 基于视觉的运动目标跟踪算法
第一节 运动目标跟踪算法的分类
第二节 基于颜色信息的粒子滤波跟踪算法
第五章 改进的KCF运动目标跟踪算法
第一节 KCF目标跟踪算法的概念
第二节 SIFT特征提取算法
第三节 改进的KCF算法
第六章 基于神经网络与异构协同平台的视觉导航方法
第一节 基于多层特征尺度稳定器的视觉里程计
第二节 基于多层特征尺度稳定器的目标跟踪框架
第三节 地空协同异构视觉导航方法
参考文献