Im Weltraumwarn- und Raumzielüberwachungssystem wird zur effektiven Erkennung verschiedener Weltraumschrottteile und anderer kleiner, signalarmer Planeten angesichts von Rauschstörungen in der Tiefraumumgebung, schwachen Zielmerkmalen und nicht kontinuierlichen Flugbahnen in diesem Artikel ein auf verbessertem YOLO26 basierender Zielerkennungs- und Verfolgungsalgorithmus vorgeschlagen. Zunächst wird ein Bild-Unterbereichs-Selbstwahrnehmungsverstärkungsmodul aufgebaut, das durch lokale Kontrastoptimierung und Kantenschutzmechanismus die Klarheit der visuellen Merkmale dunkler Ziele verbessert; anschließend wird das YOLO26-Erkennungsnetzwerk leichtgewichtig gestaltet und das verbesserte mehrskalige Aufmerksamkeitsmodul GCEMA eingeführt, um die Erkennungsfähigkeit schwacher kleiner Ziele zu stärken; schließlich wird in Kombination mit dem OCSort-Verfolgungsalgorithmus und dem Erscheinungswiedererkennungsmodell CosmicReID eine Mehrzielkatalogisierung und stabiles Tracking realisiert. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die verbesserte Netzwerkstruktur im Vergleich zum ursprünglichen YOLO26-Netzwerk und OCSort-Algorithmus weniger Parameter und eine schnellere Inferenzgeschwindigkeit aufweist, wobei die Erkennungsgeschwindigkeit um 11,9 % gesteigert wurde; die Trackinggenauigkeit des integrierten Systems um 6,2 % erhöht und die Zielidentitätswechselhäufigkeit um 48,5 % reduziert wurde. Dies erfüllt die Anforderungen an die Erkennungsgenauigkeit und Verfolgungspräzision des automatischen Verfolgungsmesssystems.

Mehrzielverfolgung; Bildverarbeitung; Objekterkennung; Datenassoziation