一种低慢小目标跟踪方法及跟踪系统

本发明提供一种低慢小目标跟踪方法及跟踪系统，涉及目标跟踪技术领域，首先从视频序列的首帧图像中选取目标并生成目标模板及其特征向量，然后利用Siamese网络的第一分支生成初始粒子集。在跟踪过程中，本发明根据上一帧的粒子状态和运动模型利用粒子滤波器预测下一帧中粒子的新位置和新状态，并从当前帧中提取每个粒子对应的候选区域及其特征向量。接着，本发明计算每个候选区域的特征向量与目标模板特征向量之间的相似度，并根据相似度为每个粒子分配权重，最终通过加权平均方法计算目标的最终位置。在得到当前帧中目标的最终位置后，本发明还利用该位置对目标模板进行动态更新，以便在下一帧中继续跟踪目标。