في نظام الإنذار الفضائي ورصد الأهداف الفضائية، من أجل الكشف الفعال عن مختلف حطام الفضاء والأجرام الصغيرة ضعيفة الإشارة، يجب مواجهة تحديات مثل التشويش الضوضائي في بيئة الفضاء العميق، ضعف خصائص الهدف، وتقطع المسار. تم اقتراح خوارزمية رصد وتتبع الأهداف المستندة إلى YOLO26 المحسّن. أولاً، تم نشر وحدة تعزيز الإدراك الذاتي للمنطقة الفرعية للصورة، من خلال تحسين التباين المحلي وآلية حماية الحواف لتعزيز وضوح الخصائص البصرية للأهداف المظلمة. ثانياً، تم تصميم شبكة الكشف YOLO26 بشكل خفيف الوزن مع إدخال وحدة اهتمام متعددة المقاييس المحسّنة GCEMA لتعزيز قدرة الكشف عن الأهداف الصغيرة والضعيفة. وأخيراً، تم دمج خوارزمية التتبع OCSort ونموذج إعادة التعرف على المظهر CosmicReID لتحقيق الترقيم والتتبع المستقر للأهداف المتعددة. أظهرت النتائج التجريبية أن الهيكل المحسن يحتوي على عدد أقل من المعلمات وسرعة تفسير أسرع بنسبة 11.9% مقارنةً بالشبكة الأصلية YOLO26 وخوارزمية OCSort، كما تحسنت دقة التتبع للنظام المتكامل بنسبة 6.2% وانخفض عدد تبديلات هوية الهدف بنسبة 48.5%. وهذا يلبي متطلبات دقة الكشف والتتبع في نظام القياس التلقائي.

تتبع متعدد الأهداف;معالجة الصور;الكشف عن الأهداف;ربط البيانات