一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法技术

本发明专利技术提供了一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，首先，利用动态模板特征增强模块和自适应模板特征增强模块更好地获得了鲁棒性的模板特征，不仅增强了跟踪器的鲁棒性，而且提高了跟踪器的性能。其次，利用多层自注意力模块有效抑制背景杂波的干扰，从而增强目标区域，提高红外小目标跟踪的性能。本发明专利技术提供的这种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法不仅可以有效解决红外图像信杂比低以及目标动态变化的问题，而且能够有效应对强烈的背景杂波干扰，从而提升红外小目标跟踪的性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于红外小目标跟踪，具体涉及一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法。

技术介绍

1、红外成像技术具有高精度的探测能力和优秀的抗干扰性能，广泛应用于精确制导、目标监视和侦察。红外小目标跟踪是红外成像技术研究的一个热门领域。

2、然而，在实际红外场景中，红外探测器与目标之间的距离往往太长，其成像会受到云、建筑物等许多背景的影响，从而导致红外图像中存在有强烈的背景杂波。目标缺乏颜色、纹理、边缘和结构信息，其能量相对较低。红外小目标通常在红外图像中以小点的形式出现，其像素一般不超过总像素的0.15％。红外小目标的这些特性给其跟踪带来了困难。另外，红外小目标会随着时间的变化发生尺度和姿态的变化，这大大降低了跟踪器的性能。因此，建立一种针对红外小目标的鲁棒跟踪方法至关重要。

技术实现思路

1、针对红外小目标的信号弱、背景干扰强和目标的动态变化的问题，本专利技术提供了一种针对红外小目标的变尺度跟踪方法，该方法不仅可以有效解决红外图像信杂比低以及目标动态变化的问题，而且能够有效应对强烈的背景杂波干扰本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，其特征在于：所述步骤3：将模板帧深度语义特征图Fz输入到动态模板特征增强模块以获得增强后的模板帧特征图

3.如权利要求1所述的一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，其特征在于：所述步骤4：将跟踪帧深度语义特征图输入多层自注意模块以获得跟踪帧鲁棒的模板特征图的具体过程是：

4.如权利要求1所述的一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，其特征在于：所述步骤5：将初始帧鲁棒特征、历史累计模板特征，当前帧特征输...

【技术特征摘要】

1.一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，其特征在于：所述步骤3：将模板帧深度语义特征图fz输入到动态模板特征增强模块以获得增强后的模板帧特征图

3.如权利要求1所述的一种基于孪生网络的红外小目标变尺度跟踪方法，其特征在于：所述步骤4：将跟踪帧深度语义特征图输入多层自注意模块以获得跟踪帧鲁棒的模板特征图的具体过程...

【专利技术属性】
技术研发人员：段程鹏，刘伟，马天磊，李良福，刘新浩，
申请(专利权)人：西安中科立德红外科技有限公司，
类型：发明
国别省市：