一种基于双曲-欧式空间特征建模的红外图像单目标跟踪方法

本发明涉及一种基于双曲‑欧式空间特征建模的红外图像单目标跟踪方法，属于计算机视觉领域。该方法首先通过并行的VisionMamba和双曲Transformer网络，得到搜索帧的时空视觉特征和层次结构特征；其次，基于高斯模型构建层次树采用注意力机制动态解码搜索帧的层次结构特征，并通过KL正则化约束优化语义聚类过程，得到强化后的层次结构特征；然后，利用加权融合技术融合搜索帧的时空视觉特征和强化后的层次结构特征；最后，将融合后的特征重构并输入全卷积网络，采用加权焦点损失和多目标回归损失定位目标。本发明能够实现可靠的层次特征提取，增强模型对目标形变、遮挡及快速运动的适应性，为极端环境下的红外单目标跟踪提供高精度、强鲁棒性的解决方案。