一种基于多帧融合的空中目标跟踪方法

本发明公开了一种基于多帧融合的空中目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域，包括：基于图像校正模型对图像进行预处理后，结合预训练的深度卷积神经网络模型获得第一特征集；基于第一特征集获得第一运动轨迹；若第一运动轨迹与实际帧图像中的目标位置偏差超过预设阈值，则获取辅助数据集结合第一特征集得到第二特征集；基于第二特征集，采用基于注意力机制的特征增强算法，获得第三特征集；基于第三特征集获得目标的连续跟踪状态，若目标丢失，采用基于区域提议网络的目标重识别算法，获得恢复后的目标跟踪状态并采用基于自适应阈值的跟踪优化算法对进行优化。本发明能够有效应对复杂光照、遮挡，提高多目标跟踪的准确性、鲁棒性和连续性。