论文推送 | 基于目标感知的CNN-transformer网络用于卫星视频单目标跟踪

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Q. Zhu, X. Huang, Q. Guan*, “ TabCtNet: Target-aware bilateral CNN-transformer network for single object tracking in satellite videos ”, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , vol.128, 103723, pp.1569-8432, 2024, https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103723. 引言 01 随着遥感图像动态采集技术的发展，海量卫星视频数据可供获取，从而实现船舶动态监测、智能交通管控等多种应用。然而，卫星视频中单个目标的跟踪面临着诸如目标小且缺乏特征、空间分辨率以及复杂背景干扰等挑战。因此，学者们建立了许多卫星视频单目标跟踪方法来解决这些问题。 卫星视频单目标跟踪方法通常可分为两类：传统方法和深度学习方法。传统方法采用人工设计的特征进行建模，可以进一步分为四类：帧间差分法、背景差分法、光流法和相关滤波器。然而，这些传统的卫星视频目标跟踪方法存在特征 ………………………………