基于状态信息的红外小目标跟踪方法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022050762

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (6): 1938-1942.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050762

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基于状态信息的红外小目标跟踪方法

唐鑫, 彭博(), 滕飞

西南交通大学计算机与人工智能学院，成都 611756

收稿日期:2022-05-31 修回日期:2022-07-13 接受日期:2022-07-18 发布日期:2022-08-03 出版日期:2023-06-10
通讯作者: 彭博
作者简介:唐鑫（2000—），男，重庆人，硕士研究生，主要研究方向：目标跟踪、目标识别
彭博（1980—），女，四川成都人，副教授，博士，CCF会员，主要研究方向：图像分割、图像目标识别Email：bpeng@swjtu.edu.cn
滕飞（1984—），女，山东泰安人，副教授，博士，CCF会员，主要研究方向：大数据分析、知识图谱、并行计算。
基金资助:
中央高校基本科研业务费专项(2682021ZTPY069)

Infrared small target tracking method based on state information

Xin TANG, Bo PENG(), Fei TENG

School of Computing and Artificial Intelligence，Southwest Jiaotong University，Chengdu Sichuan 611756，China

Received:2022-05-31 Revised:2022-07-13 Accepted:2022-07-18 Online:2022-08-03 Published:2023-06-10
Contact: Bo PENG
About author:TANG Xin， born in 2000， M. S. candidate. His research interests include target tracking， target recognition.
TENG Fei， born in 1984， Ph. D.， associate professor. Her research interests include big data analysis， knowledge graph， parallel computing.
Supported by:
Fundamental Research Funds for Central Universities(2682021ZTPY069)

摘要/Abstract

摘要：

红外小目标所占像素较少，且缺乏颜色、纹理、形状等特征，因此难以有效地跟踪它们。针对这一问题，提出了一种基于状态信息的红外小目标跟踪方法。首先，将待跟踪小目标局部区域的目标、背景和干扰物进行编码以得到连续帧之间密集的局部状态信息；其次，将当前帧和上一帧的特征信息输入分类器，得到分类得分；然后，融合状态信息和分类得分，从而得到最终置信度并确定待跟踪小目标的中心位置；最后，更新状态信息并在连续帧之间传播，在此之后利用传播的状态信息完成对整个序列中红外小目标的跟踪。在DIRST（Dataset for Infrared detection and tRacking of dim-Small aircrafT）数据集上评估所提方法。实验结果显示，所提方法针对红外小目标的跟踪召回率达到了96.2%，精确率达到了97.3%，相较于目前最优秀的通过跟踪方法KeepTrack召回率和精确率分别提高了3.7%和3.7%。这表明所提方法在复杂的背景与干扰下能有效完成针对红外小目标的跟踪。

关键词: 红外小目标, 目标跟踪, 状态信息, 状态传播, 连续序列

Abstract:

Infrared small targets occupy few pixels and lack features such as color， texture and shape， so it is difficult to track them effectively. To solve this problem， an infrared small target tracking method based on state information was proposed. Firstly， the target， background and distractors in the local area of the small target to be detected were encoded to obtain dense local state information between consecutive frames. Secondly， feature information of the current and the previous frames were input into the classifier to obtain the classification score. Thirdly， the state information and the classification score were fused to obtain the final degree of confidence and determine the center position of the small target to be detected. Finally， the state information was updated and propagated between the consecutive frames. After that， the propagated state information was used to track the infrared small target in the entire sequences. The proposed method was validated on an open dataset DIRST （Dataset for Infrared detection and tRacking of dim-Small aircrafT）. Experimental results show that for infrared small target tracking， the recall of the proposed method reaches 96.2%， and the precision of the method reaches 97.3%， which are 3.7% and 3.7% higher than those of the current best tracking method KeepTrack. It proves that the proposed method can effectively complete the tracking of small infrared targets under complex background and interference.

Key words: infrared small target, target tracking, state information, state propagation, continuous sequence

中图分类号:

TP391.41

唐鑫, 彭博, 滕飞. 基于状态信息的红外小目标跟踪方法[J]. 计算机应用, 2023, 43(6): 1938-1942.

Xin TANG, Bo PENG, Fei TENG. Infrared small target tracking method based on state information[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(6): 1938-1942.

图/表 7

图1 本文方法的整体结构

Fig. 1 Overall structure of the proposed method

图2 分类器C的网络结构

Fig. 2 Network structure of classifier C

图3 融合模块M中分数融合部分的网络结构

Fig.3 Network structure of score fusion part in fusion module M

图4 融合模块M中状态更新部分的网络结构

Fig.4 Network structure of state update part in fusion module M

表1 不同方法的评估结果 (%)

Tab. 1 Evaluation results of different methods

方法	R	P	F₁
YOLOv3	86.2	88.4	87.3
ISTDet	92.2	93.0	92.6
SSD-ST-1+APF	89.8	95.1	92.4
SSD-ST-2+APF	90.1	95.0	92.5
KeepTrack	92.5	93.6	93.0
本文方法	96.2	97.3	96.7

图5 红外小目标真实轨迹与本文方法跟踪的轨迹对比

Fig.5 Comparison between real trajectories and trajectories tracked by the proposed method for infrared small targets

表2 消融实验结果 (%)

Tab. 2 Ablation experiment results

基本	上一帧信息	传播模块	屏蔽层	R	P	F₁
√		√	√	93.2	94.8	94.0
√	√		√	85.6	89.4	87.4
√	√	√		92.4	97.2	94.7
√	√	√	√	96.1	97.3	96.7

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基于状态信息的红外小目标跟踪方法

Infrared small target tracking method based on state information

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