一种弱小目标检测与跟踪方法
基本信息
| 申请号 | CN202210222809.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693732A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693732A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06T7/246（2017.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/62（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李才正;兰勇;唐堂;彭博 | 申请（专利权）人 | 西南交通大学 |
| 代理机构 | 北京中政联科专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 610000四川省成都市武侯区国学巷37号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及计算机视觉、图像处理技术领域，具体为一种弱小目标检测与跟踪方法，其包括以下步骤：S1、构建图像数据训练集；S2、问询式注意力库优化；S3、自适应滤波；S4、渐进关联。先从公开数据集图像和人工标记图像获得弱小目标图像信息与生成相应的无锚标签以此构建弱小目标图像数据库；再以残差结构，特征融合结构，编解码架构构建基线深度学习模型。由历史坐标管道进行径自适应可对当前坐标管道中的噪声坐标予以过滤。最后由较高阈值的参考坐标管道逐步对低级阈值的候选坐标管道进行关联挖掘更新以及自适应滤波，并不断迭代得到最终坐标集。这套方法较以往的方法在召回率、准确率、综合评价指标方面都有很大优势。 |
