基于轻量卷积神经网络结构的前视声纳运动目标跟踪方法

摘要

本发明提供的是一种基于轻量卷积神经网络结构的前视声纳运动目标跟踪方法。(1)检测出目标首次出现时的那一帧图像的所在位置，经过去均值、L2正则化的预处理；(2)采用无需训练的两层卷积神经网络结构，对图像进行滑动窗口采样，采用k‑means聚类的方法从图像块中聚类出滤波器作为卷积核，对目标图像周围的区域随机采样出m个样本，对每一个样本用滑动窗口的方法采样L个图像块；(3)采用稀疏表达的方式表示特征；(4)通过粒子滤波的跟踪框架进行跟踪。本发明易于使用、能很好地克服前视声纳图像中严重的噪声干扰、对目标的跟踪效果更好。该方法很大程度上提高了系统的处理帧率，使得跟踪过程的实时性有了很大保障。