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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开一种基于深度学习与多目标跟踪算法的视频SAR动目标检测方法，属于雷达技术领域。该方法包括如下步骤：1：采用基于特征金字塔结构的FasterR‑CNN网络检测单帧视频SAR图像中的动目标阴影；2：利用检测结果初始化试探性跟踪器；3：使用关联的检测结果更新跟踪器；4：将连续更新三帧的试探性跟踪转为稳定跟踪并删除其余试探性跟踪；5：将连续三帧未更新的稳定跟踪器转为候选跟踪。6：若有检测结果更新候选跟踪，将候选跟踪转为稳定跟踪。7：若候选跟踪未更新的次数超出阈值，将候选跟踪器删除。本发明具有检测精度高，实时性强的特点。
主权项：1.一种基于深度学习与多目标跟踪算法的视频SAR动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用基于特征金字塔结构的FasterR-CNN网络检测单帧视频SAR图像中的动目标阴影；步骤2：利用上述步骤1中的检测结果初始化试探性跟踪器；步骤3：将检测结果与跟踪关联，并使用关联的检测结果更新跟踪器；步骤4：将连续更新三帧的试探性跟踪转为稳定跟踪并删除其余试探性跟踪；步骤5：将连续三帧未更新的稳定跟踪转为候选跟踪；步骤6：若有关联的检测结果更新步骤5中的候选跟踪，将候选跟踪转为稳定跟踪；步骤7：若步骤5中的候选跟踪未更新的次数超出阈值，将候选跟踪删除；所述步骤2中的检测结果使用如下八维状态空间描述： 式中，x和y分别表示目标中心的横纵坐标，a和h分别表示目标边界框的宽高比例和高度，分别表示x、y、a和h的变化速率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于深度学习与多目标跟踪算法的视频SAR动目标检测方法
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