黄 璐，毛晓艳，杜 航，谢心如，胡海东

北京控制工程研究所，北京 100094

0 引 言

作为计算机视觉领域的重要研究方向，目标检测技术广泛应用于视频监控、虚拟现实、人机交互、行星探测和行为理解等领域[1].然而,在实际应用场景中，目标检测与跟踪系统面对的情况往往复杂多变，如背景复杂、目标遮挡及目标尺度和外观变化等，上述情况直接或间接影响目标检测的精度和鲁棒性.

地外行星表面环境复杂未知，具有形貌原始自然、纹理相似度高、巡视搜索跟踪区域广等特点，属于典型的复杂场景；同时，地外星表包括凸起石块、岩石等对象，探测任务需要获取星表的地形信息.地外星表的安全高效通行、目标探测等任务，需要探测器具备对未知目标的快速精准识别的能力.

因此针对地外环境中面临的行星地表地形目标尺度多等瓶颈问题，研究地外复杂非结构化岩石目标的快速精准检测与识别方法，实现地外行星表面复杂场景下小对象快速精准的检测识别.目前，人工智能在地外星表上的探测应用在我国尚缺乏相关研究，因此有必要开展行星表面目标辨识方法研究，结合人工智能领域的研究成果，研究行星表面石块目标识别方法.

针对地外天体复杂场景下形状多样等特点，面向岩石等典型地表目标，构建标注目标区域与属性的检测与识别样本集，分析非结构化石块目标对象，设计面向目标分类方法，提出多尺度目标的快……