丁与非 何红艳 曹世翔 王钰

（北京空间机电研究所，北京 100094）

0 引言

高分辨率视频卫星作为一种新兴的对地观测系统[1]，利用时间敏捷性的特点，对某一区域采用“凝视”[2]的方式进行连续观察，从而实现对目标持续的视频跟踪，获得传统静态遥感图像难以获取的重要信息，在地区实时侦察、空间目标跟踪、民用交通监控[3]等领域有着广阔的应用前景[4]。自2007年以来，国内外已经发射了数颗光学视频卫星，其中具有代表性的包括美国 SKYBOX公司发射的 SkySat-1[5]与SkySat-2卫星、我国发射的“天拓二号”与“吉林一号”卫星，均可获取到25帧/s以上m级分辨率的天基视频，为天基成像领域感知动目标奠定了基础。

面目标跟踪作为计算机视觉研究中最重要、最具挑战性的课题之一，一直在视频监控、人机交互、虚拟现实、自主导航和机器人视觉等领域扮演着重要的角色[6]。目前，主流的面目标跟踪方法包括相关滤波类方法与深度学习类方法[7]。相关滤波类方法运用互相关操作等同于傅里叶域中元素点乘的原理，大幅降低了复杂外观模型带来的计算成本，典型算法包括CSK[8]、KCF[9]、CN[10]等，此类算法能够在保证一定跟踪精度的情况下，实时帧率达到100帧/s以上。而深度学习类方法则通过对大量数据训练卷积神经网络来获得有效的模型，从而大幅提升跟踪精度，获得近六年官方 VOT目标跟踪竞赛冠军的算法均是以此为基础[11-12]。作为面目标跟踪的重要组成部分，天基面目标跟踪的需求日益增加，因此视频卫星数据处理技术具有重要的研究价值[13]。……