[发明专利]基于卷积神经网络的红外弱小目标检测跟踪方法有效
| 申请号： | 201910940737.4 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110728697B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 范强;张智杰;雷波;谭海;王洪 | 申请（专利权）人： | 华中光电技术研究所（中国船舶重工集团有限公司第七一七研究所） |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T7/215;G06T7/269;G06T7/136;G06T5/10;G06T5/30 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 许美红;张宇 |
| 地址： | 430223 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的红外弱小目标检测跟踪方法，属于图像目标检测及跟踪领域。使用亮度特征估计目标中心与邻域像素的欧氏距离的计算方法，从而突出真实目标，实现红外弱小目标的快速检测。基于检测到的目标位置，采用全卷积非对称孪生神经网络DeepCF，对目标进行持续快速跟踪。根据设定的跟踪置信度参数T，判断目标是否被遮挡。如果出现遮挡则不断预测物体运动轨迹，并不断纠正。通过本发明可以实现快速准确的目标检测与跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 红外 弱小 目标 检测 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的红外弱小目标检测跟踪方法，其特征在于，包括：包括：/n(1)基于目标的亮度特征提取红外图像中的目标；/n(2)采用全卷积非对称孪生网络的目标网络跟踪器，提取所述目标的不同层次特征，并结合相关滤波作为判据，对所述目标进行跟踪；/n(3)利用预设的跟踪置信度参数判断所述目标是否被遮挡或丢失；/n(4)若所述目标被遮挡或丢失，则更新运动轨迹方程，预测所述目标的位置，并执行步骤(3)，直至所述目标未被遮挡或未丢失。/n
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