基于机器学习的小目标检测与追踪的算法研究

提出了基于机器学习的小目标检测与追踪算法DT。算法首先使用多结构闭运算重构对图像进行预处理,然后利用Harris角点检测与改进的多cell、多block的HOG (histogram of oriented gradient)算法结合SVM(support vector machine)对视频帧中的小目标进行检测,最后采用基于改进的孪生网络的追踪算法对检测到的目标进行追踪。实验证明,该方法不仅适用于天空背景,在相对均匀的地面背景下也有一定的追踪能力,而且该算法对于小目标的尺度变化、消失重现等问题具有很好的鲁棒性。