基于运动估计ME-CNN网络的大场景极小目标跟踪

摘要

本发明提出了一种基于运动估计ME‑CNN网络的大场景极小目标跟踪方法，解决了无需配准利用运动参数进行极小目标跟踪的问题，实现步骤为：获取目标运动估计网络ME‑CNN的初始训练集D；构建估计目标运动的网络ME‑CNN；用目标运动参数计算网络ME‑CNN损失函数；判断是否为初始训练集；更新损失函数训练标签；得到预测目标运动位置初始模型；修正预测模型位置；用修正后的目标位置更新训练数据集，完成一帧的目标跟踪；得到遥感视频目标跟踪结果。本发明用深度学习网络ME‑CNN预测目标运动位置，避免了跟踪中大场景图像配准，超模糊目标特征提取难的问题，减小目标特征依赖性，提高了超模糊视频中目标跟踪的准确度。