【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及小目标跟踪的，尤其涉及一种深度学习驱动的小目标跟踪方法和系统。
技术介绍
1、小目标跟踪技术是计算机视觉中的一个重要分支，具有广泛的应用前景，如视频监控、自动驾驶、运动分析等。小目标由于在图像中占据的像素较少，常常缺乏足够的特征信息，使得其检测和跟踪相比大目标更为困难。在小目标跟踪领域，现有技术如基于模型匹配、光流法和背景减除等方法面临诸多挑战。这些方法常因目标尺寸小、特征不明显、易受噪声干扰而跟踪效果不佳。例如，传统光流法虽能提供运动信息，但对光照变化敏感，难以精确捕捉小目标；背景减除方法在目标与背景对比度不高时，难以有效分离前景；深度学习方法虽在特征提取方面有优势，但许多现有算法未能针对小目标的特性进行优化，导致跟踪稳定性和准确性不足。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种深度学习驱动的小目标跟踪方法和系统，目的在于实现对小目标的快速识别、稳定跟踪，以及在多样化环境条件下的自适应能力，从而满足了实时监控、智能视频分析等领域对高效小目标跟踪技术的迫切需求。
...【技术保护点】
1.一种深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S1中，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S4中，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S5中，包括以下步骤：
6.一种深度学习驱动的小目标跟踪系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤s1中，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述深度学习驱动的小目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤s3，包括以下步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓红，宋斌，黄飞，葛龙，余知音，
申请(专利权)人：长沙超创电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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