في نظام الإنذار الفضائي ومراقبة الأهداف الفضائية، من أجل الكشف بفعالية عن مختلف الشظايا الفضائية والكواكب الصغيرة ذات الإشارات الضعيفة، ونظراً لوجود تداخل ضوضائي في البيئة الفضائية العميقة، وضعف سمات الأهداف، وعدم استمرارية المسار، يقترح هذا البحث خوارزمية كشف وتتبع تعتمد على YOLO26 المحسَّن. أولاً، تم بناء وحدة تعزيز الإحساس الذاتي لمنطقة الصورة الفرعية، من خلال تحسين التباين المحلي وآلية حماية الحواف لتعزيز وضوح السمات البصرية للأهداف ذات الإضاءة الخافتة؛ ثانياً، أجريت تصميم خفيف الوزن لشبكة الكشف YOLO26، وتم إدخال وحدة الانتباه متعددة المقاييس المحسنة GCEMA لتعزيز قدرة الكشف على الأهداف الصغيرة والضعيفة؛ وأخيراً، تم دمج خوارزمية التتبع OCSort مع نموذج إعادة التعرف على المظهر CosmicReID لتحقيق تنظيم وتتبع مستقر متعدد الأهداف. أظهرت النتائج التجريبية أنه مقارنة بالشبكة الأصلية YOLO26 وخوارزمية OCSort، فإن بنية الشبكة المحسنة تحتوي على معلمات أقل وسرعة استدلال أسرع، حيث تحسنت سرعة الكشف بنسبة 11.9٪؛ وارتفعت دقة التتبع في النظام المدمج بنسبة 6.2٪، وانخفض تكرار تبديل هوية الهدف بنسبة 48.5٪. وقد تلبي هذه النتائج متطلبات دقة الكشف ودقة التتبع لنظام القياس التلقائي للتتبع.

تتبع متعدد الأهداف; معالجة الصور; كشف الأهداف; ارتباط البيانات