结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪方法及装置

技术特征：

1.一种结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪方法，其特征在于，所述s1中，所述利用kcf算法搭建目标追踪框架包括：

3.根据权利要求1所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪方法，其特征在于，所述s4包括：

4.根据权利要求1所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪方法，其特征在于，所述s5包括：

5.根据权利要求1所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪方法，其特征在于，所述s6包括：

6.一种结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪装置，其特征在于，所述框架搭建模块中包括：

8.根据权利要求6所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪装置，其特征在于，所述特征提取模块包括：

9.根据权利要求6所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪装置，其特征在于，所述遮挡判断模块包括：

10.根据权利要求6所述的结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪装置，其特征在于，所述预测模块包括：

技术总结
本发明提供了一种结合特征增强与短时记忆的遥感小目标跟踪方法及装置，涉及遥感目标跟踪领域，包括获取目标视频数据，利用KCF算法搭建目标追踪框架，读取目标视频数据的视频帧序列，确定第一帧目标候选区域，基于第一帧目标候选区域，进行自适应引导滤波，提取LOG边缘特征和HOG梯度特征，将二者输入目标跟踪框架，得到KCF特征融合跟踪结果，然后利用短时跟踪状态记忆策略对目标进行遮挡判断，判断当判断结果为存在遮挡时，采用短时记忆策略对滤波器模板进行更新，并采用变参量卡尔曼滤波方法进行目标位置预测，确定被遮挡目标的最终位置。本专利针对遥感视频中小目标跟踪问题，结合特征增强与短时记忆实现对其的持续稳定跟踪。

技术研发人员：林存宝,李兆铭,冯瑞,王磊,王莉,杨新岩
受保护的技术使用者：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17