應(yīng)對(duì)非標(biāo)檢測(cè)中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)問題，可以從以下幾個(gè)方面著手：

1. 數(shù)據(jù)獲取與處理：

在復(fù)雜且動(dòng)態(tài)的環(huán)境中進(jìn)行非標(biāo)檢測(cè)，首要任務(wù)是確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取和實(shí)時(shí)處理。

利用現(xiàn)代技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），提高數(shù)據(jù)的解析能力和預(yù)測(cè)精度。

數(shù)據(jù)的標(biāo)定和校正也是關(guān)鍵步驟，以確保檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。

2. 算法優(yōu)化與選擇：

針對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)，傳統(tǒng)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能無法滿足需求。

需要引入更復(fù)雜和高效的算法，如二階段目標(biāo)檢測(cè)算法，它首先提出proposal框，然后通過網(wǎng)絡(luò)回歸出目標(biāo)框的精確位置、大小及類別。

一階段算法雖然實(shí)時(shí)性好，但可能精度稍低；二階段算法則通常具有更高的精度，尤其適用于動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)中的復(fù)雜場(chǎng)景。

3. 實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性平衡：

動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)要求算法既具有實(shí)時(shí)性又保持高準(zhǔn)確性。

可以通過優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)、減少計(jì)算量、提高處理速度等方式來平衡這兩方面的需求。

4. 特定技術(shù)與方法應(yīng)用：

針對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)中的特定問題，如遮擋、目標(biāo)間的交互等，可以采用專門的技術(shù)和方法進(jìn)行處理。

例如，利用FPN（特征金字塔網(wǎng)絡(luò)）來增強(qiáng)特征提取能力，改善對(duì)不同尺度目標(biāo)的檢測(cè)效果。

還可以考慮使用IOU（交并比）和NMS（非極大值抑制）等技術(shù)來優(yōu)化檢測(cè)結(jié)果，減少重復(fù)檢測(cè)和漏檢。

應(yīng)對(duì)非標(biāo)檢測(cè)中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)問題需要從數(shù)據(jù)獲取與處理、算法優(yōu)化與選擇、實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性平衡以及特定技術(shù)與方法應(yīng)用等多個(gè)方面進(jìn)行綜合考慮和施策。