低空目标检测及跟踪算法,目标跟踪admm

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过去，多目标跟踪技术中的逐检测跟踪方法需要对相邻帧中的目标进行"成对相关"。作者提出的方法对多帧图像序列中的目标进行"全局相关"，并达到了MOTA75.3mAP和HOTA，虽然近年来得到了广泛的研究，但目标跟踪问题远不如基本视觉任务等受欢迎。作为目标检测和语义分割由于其难度高且高质量数据稀缺。 深度学习的发展和计算机计算能力的增强带来了视觉计算

目标图像通常采用基于背景的自适应分割算法、小目标检测算法等算法提取目标图像特征信息，然后利用目标配准、跟踪算法等多种算法对漏标信息进行利用和处理。两轴伺服转台采用伺服控制。 Unit意味着我们只在初始帧中检测并识别目标，而不会在后续帧中识别目标。我们只使用跟踪算法始终专注于检测。这可以减少某些情况下的计算量，提高视频的流畅度。 ，即FPS的提升。2.核心思想是为了整体

在典型的低空监视场景中，通过仿真和实测数据验证了所提出模型和算法的有效性和性能优势。 图5联合团队关于"走-停-走"跟踪流动和慢速目标的相关研究成果。该工作已发表在《ActaRadar》2022年摘要：低空强杂波遮挡弱小目标，影响雷达对小目标的跟踪和制导。 检测跟踪性能。 基于常用的跟踪制导雷达多普勒闭环跟踪，自适应提出了AMTI级联MD算法和AMD杂波匹配抑制算法。

其次，为了解决传统动态规划跟踪前检测方法在极低信噪比条件下检测性能下降的问题，提出了一种基于幅度相关性的动态规划跟踪前检测算法。该方法利用相邻帧之间的目标幅度。 弱小目标是根据值的相关性构建的。顾名思义：目标信号弱且像素少。由于目标的信噪比较低，因此目标可能具有至少一个像素单元。 因此，弱小目标的检测和跟踪一直是图像处理和目标检测领域的难点和热点。 目前的深度学习方法还很薄弱

针对目前红外目标检测与识别领域仿真数据缺乏真实性和实测数据样本的情况，本数据集面向低空飞行的小型弱小飞行器的检测与跟踪应用，通过实地拍摄和数据准备与处理，提供了一套多红外序列图像中运动的弱小目标的检测算法，包括两部分s：形态过滤和能量特征匹配，即基于能量特征的弱小目标检测方法。 它还包括使用数据关联进行多帧累积的序列图像跟踪，以实现