基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法

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基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法

闵召阳, 赵文杰

文章导航 > 红外技术 > 2018 > 40(2): 176-182

闵召阳, 赵文杰. 基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 176-182.

引用本文:

闵召阳, 赵文杰. 基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 176-182.

MIN Zhaoyang, ZHAO Wenjie. Target Anti-Jamming Tracking Algorithm Based on Depth Learning[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 176-182.

Citation:

MIN Zhaoyang, ZHAO Wenjie. Target Anti-Jamming Tracking Algorithm Based on Depth Learning[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 176-182.

闵召阳, 赵文杰. 基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 176-182.

引用本文:

闵召阳, 赵文杰. 基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法[J]. 红外技术, 2018, 40(2): 176-182.

MIN Zhaoyang, ZHAO Wenjie. Target Anti-Jamming Tracking Algorithm Based on Depth Learning[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 176-182.

Citation:

MIN Zhaoyang, ZHAO Wenjie. Target Anti-Jamming Tracking Algorithm Based on Depth Learning[J]. Infrared Technology , 2018, 40(2): 176-182.

基于深度学习的目标抗干扰跟踪算法

空军航空大学航空航天情报系,吉林长春,130022
空军(航空大学)创新理论研究中心

中图分类号: TP391
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出版历程

Target Anti-Jamming Tracking Algorithm Based on Depth Learning

摘要: 针对目标跟踪算法中相似背景的干扰及目标自身旋转导致跟踪框漂移的情况,提出一种融入SSD(Single Shot MultiBox Detecter)检测的方案,从而有效地避免了跟踪框的漂移.首先对要跟踪的特定种类的目标进行深度学习检测模型的预训练,然后利用本文所设计的融合判别尺度空间算法完成目标定位和跟踪.由判别尺度空间模型对目标实施初步定位,在候选区域进行特征检测,并设计了一种运动估计淘汰体制,以保证候选区域目标的唯一性,最终完成目标的精确定位.实验证明,该方法能有效避免相似背景干扰和遮挡时所造成的跟踪框漂移,同时在目标快速运动,尺度和形状变化时均能完成鲁棒性的跟踪.
- SSD检测 /
- 判别尺度空间 /
- 目标跟踪

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