动态场景推理跟踪器

胜过22种主流方法

利用小波变换分解时序场景并模仿人类感知推理目标位置，在三个公开卫星视频数据集上超过22种方法，特别适用于复杂场景下的抗干扰跟踪。

Xiaoyan, Yang · 焦李成 · 李阳阳 · 刘旭 · 李玲玲 · 陈璞花 · 刘芳 · 马文平 · 杨淑媛

IEEE Transactions on Multimedia 2025

参数信息

超越方法数

22

挑战性场景数

7

数据集数

3

技术优势

利用时序线索抗干扰

通过联合静态与动态分析构建动态场景，并建模响应物体间的相互作用，使目标定位不再仅依赖单帧信息，从而更可靠地区分目标与干扰物。

超越22种主流方法

在三个公开卫星视频数据集上，该方法在七种挑战性卫星跟踪场景中定性和定量结果均优于22种流行方法，证明其广泛的适用性和鲁棒性。

应用场景

• 卫星视频目标跟踪：利用时序推理在复杂场景中可靠追踪目标，替代逐帧分析方法。
• 遥感监测：对卫星视频中的动态目标进行稳健跟踪，提升遥感监测的自动化水平。