摘要
本发明公开一种强鲁棒性的目标丢失检测与快速跟踪方法,属于计算、推算或计数的技术领域。通过结合YOLO算法和MOSSE算法,该方法能够在空间目标长时间丢失后,主动搜寻目标并实现目标的重新检测与快速恢复跟踪。当目标移出视野时,MOSSE算法无法继续跟踪,此时自动启动YOLO算法进行目标检测,以确认目标的重新出现。一旦检测到目标,立即将其特征传递给MOSSE算法,以便迅速切换回跟踪模式,从而确保跟踪的连续性和稳定性。本发明的关键在于其切换机制,能够在目标丢失与重新出现之间快速响应,显著减少检测和跟踪过程中的时间延迟。
技术关键词
强鲁棒性
YOLO算法
跟踪方法
滤波器
图像缩放
强化学习算法
卫星模型
模式
特征金字塔
抑制算法
亮度
对比度
机制
数据
光照
因子
连续性
表达式
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视线跟踪方法
热力图
全卷积神经网络
分支
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糖尿病视网膜病变
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样本
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