YOLO26-DeepSpace： a multi-scale and multi-target detection and tracking network for dim and small targets in deep space

ZHAO Yanyan; CAO Yue

doi:10.37188/CJLCD.2026-0090

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YOLO26-DeepSpace： a multi-scale and multi-target detection and tracking network for dim and small targets in deep space

Image Processing | 更新时间：2026-09-12

- YOLO26-DeepSpace： a multi-scale and multi-target detection and tracking network for dim and small targets in deep space
- Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays Vol. 41, Issue 7, Pages: 1023-1038(2026)
- 作者机构：
  
  吉林交通职业技术学院，吉林长春 130012
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Jilin Province Science and Technology Development Plan Item(20240206004YY)
- DOI：10.37188/CJLCD.2026-0090
  CLC： TP391.41
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0090
- Received：19 May 2026，
  
  Revised：2026-06-16，
  
  Published：06 July 2026
- 稿件说明：
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ZHAO Yanyan, CAO Yue. YOLO26-DeepSpace： a multi-scale and multi-target detection and tracking network for dim and small targets in deep space[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(7): 1023-1038.
DOI：

ZHAO Yanyan, CAO Yue. YOLO26-DeepSpace： a multi-scale and multi-target detection and tracking network for dim and small targets in deep space[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(7): 1023-1038. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0090. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0090.

摘要

在太空预警与空间目标监视系统中，为了有效探测各种空间碎片和其他体量小且信号弱的行星，针对深空环境存在噪声干扰、目标特征微弱、轨迹非连续性等难题，本文提出一种基于改进YOLO26的目标检测与跟踪算法。首先搭建图像子区域自感知增强模块，通过局部对比度优化与边缘保护机制加强灰暗目标视觉特性的清晰程度；其次对YOLO26检测网络进行轻量化设计，引入改进多尺度注意力模块GCEMA，加强弱小目标的检测能力；最终结合OCSort跟踪算法与外观重新识别模型CosmicReID，实现多目标编目与稳定跟踪。实验结果表明，与原始网络YOLO26和OCSort算法相比，改进后网络结构具有更少的参数量和更快的推理速度，检测速度提高了11.9%；集成系统跟踪准确率提升了6.2%，目标身份切换频次减少48.5%。满足了自动跟踪测量系统的检测精度和跟踪精度等要求。

Abstract

For space early warning and space target surveillance systems， aiming to effectively detect various space debris and other small-size， weak-signal celestial targets， this paper proposes a target detection and tracking algorithm based on improved YOLO26 to address the challenges in deep space environments such as noise interference， faint target features and discontinuous trajectories. Firstly， an image sub-region self-perception enhancement module is deployed to enhance the visual clarity of dim and dark targets via local contrast optimization and edge preservation mechanism. Secondly， the YOLO26 detection network is lightweighted， and an improved multi-scale attention module GCEMA is introduced to strengthen the detection capability for dim and small targets. Finally， combined with the OCSort tracking algorithm and the appearance re-identification model CosmicReID， multi-target cataloging and stable tracking are realized. Experimental results show that compared with the original YOLO26 network and OCSort algorithm， the improved network has fewer parameters and faster inference speed， with the detection speed increased by 11.9%； the tracking accuracy of the integrated system is improved by 6.2%， and the frequency of target identity switching is reduced by 48.5%. The proposed method meets the requirements on detection accuracy and tracking accuracy of automatic tracking and measurement systems.

关键词

Keywords

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