要准确识别不同类型的目标，系统通常需要具备以下特性或技术：
多模态传感器：系统应当集成多种传感器，如摄像头、激光雷达、红外传感器等，以获取目标的多方面信息。不同类型的目标可能在不同传感器下有不同的特征，因此多模态传感器可以提高系统对不同目标的识别准确性。
深度学习算法：现今，深度学习算法在目标识别领域表现出色。通过使用深度学习网络，系统可以学习到目标的抽象特征，从而区分不同类型的目标。例如，卷积神经网络（CNN）常用于图像识别，循环神经网络（RNN）可用于处理序列数据（如语音识别），这些模型都可以加强系统对目标的识别能力。
特征提取和选择：目标识别的关键在于对目标特征的准确提取和选择。系统需要经过训练，学会识别不同类型目标的特征，并在实时识别过程中选择最具区分性的特征。特征可以是目标的形状、颜色、纹理等，也可以是目标在不同时刻的运动轨迹。
数据集和样本：为了提高系统对不同类型目标的识别准确性，需要使用包含各种目标种类的大规模数据集进行训练。这样可以确保系统学到足够多的样本，从而增强模型的泛化能力，使其在现实场景中能够准确识别各种类型的目标。
综上所述，要准确识别不同类型的目标，系统需要结合多模态传感器、深度学习算法、特征提取和选择以及大规模数据集等技术手段，以提高目标识别的准确性和稳定性。这些技术的应用可以使系统更好地适应各种场景和目标类型，并实现高效的目标识别。