论文部分内容阅读
自深度学习技术被提出以来,迅速风靡各个学术领域,极大地推动了图像处理技术的发展。红外目标跟踪技术是红外导引领域的一项关键技术,但目前深度学习技术在图像处理中的应用主要集中在可见光领域,在红外领域鲜有应用。同时,由于红外场景的复杂性,红外空中目标跟踪的效果遭遇瓶颈。该文基于多域学习训练思想,设计开发了一种应用于红外领域的目标跟踪卷积神经网络,利用VOT2016红外数据集训练后,在仿真红外空中目标序列上达到了优秀的跟踪速度和跟踪精度,并具备一定的抗干扰能力。