【摘 要】
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旋转弹的电视摄像头拍摄画面会产生旋转及抖动模糊，在预先侦查目标数据较少且末制导段视野目标较小的情况下，目标难以精确探测。提出一种基于改进YOLOv3和核相关滤波（KCF）的目标检测与跟踪算法，通过深度学习实现目标的自动检测。制作模拟山地打击场景的数据集，基于少量数据样本的前提，模拟不同天气、光照、运动及旋转模糊等复杂环境，完成在网络学习中数据的增强和扩充；通过在YOLOv3网络基础上添加Incep
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11532002）； 装备预研联合基金项目（6141B012869）；
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旋转弹的电视摄像头拍摄画面会产生旋转及抖动模糊，在预先侦查目标数据较少且末制导段视野目标较小的情况下，目标难以精确探测。提出一种基于改进YOLOv3和核相关滤波（KCF）的目标检测与跟踪算法，通过深度学习实现目标的自动检测。制作模拟山地打击场景的数据集，基于少量数据样本的前提，模拟不同天气、光照、运动及旋转模糊等复杂环境，完成在网络学习中数据的增强和扩充；通过在YOLOv3网络基础上添加Inception多尺度分支结构，增加网络对于目标不同尺寸的适应性，减少网络层数，更能适应对小目标的检测；在实现目标定位方法上，将目标检测与跟踪算法相融合，提出一种目标丢失判别机制，并利用弹道的速度—时间信息更新目标跟踪框尺度。仿真实验结果表明，相比原始算法，改进算法能更有效实现对复杂环境下的目标检测和跟踪。
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