科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
高分辨率视频卫星的出现为遥感视频目标的检测和跟踪提供了重要数据源，在灾害检测、军事侦察等领域都有重要作用。针对遥感视频复杂地物背景下目标尺寸弱小、目标特征相似、云雾遮挡和背景噪声干扰导致目标误检、误跟、漏跟问题，提出基于特征增强的光学遥感视频多目标跟踪算法FE-MOT，设计了基于边缘特征增强的特征提取网络，在微小目标缺乏纹理特征的情况下更好的融合语义与空间特征，通过构建基于交叉熵损失和中心损失的Re-ID分支结构，提高了对具有相似特征的微小目标的可分性。在吉林一号遥感视频多目标跟踪数据集AIR-MOT上的实验结果表明，FE-MOT在原模型的基础上MOTA提高了14.28%，IDF1提高了15.47%，FN降低了24%，对于遥感视频多目标跟踪中目标身份维持能力和跟踪稳定性有显著提升，在2个Tesla T4 GPU上的运行速度达到19.9FPS，满足实时运行的需要。
- 单位
