基于多尺度特征融合与深度学习的远处小目标检测与跟踪系统

本发明涉及小目标检测与跟踪技术领域，具体地说，涉及基于多尺度特征融合与深度学习的远处小目标检测与跟踪系统。其包括：特征提取单元使用深度卷积神经网络从输入的图像帧中提取多尺度特征，并生成多尺度特征图；特征融合单元通过三角特征方法将生成的多尺度特征图进行融合；目标检测单元使用卷积适应框架根据多尺度特征图进行检测和定位目标；目标跟踪单元通过预测追踪方法保持对目标的跟踪。本发明设计通过使用深度卷积神经网络提取多尺度特征，并结合特征融合技术，能够有效地捕捉目标在不同尺度下的特征信息。多尺度特征图的生成让系统不仅能够识别目标的大致轮廓，还能捕获到目标的细微特征，这对于远处的小目标尤其重要。