우주 조기 경보 및 우주 목표 감시 시스템에서 다양한 우주 잔해 및 신호가 약한 소형 행성을 효과적으로 탐지하기 위해, 심우주 환경에 존재하는 노이즈 간섭, 목표 특징 미약, 궤적 비연속성 등의 문제를 해결하고자 본 논문에서는 개선된 YOLO26 기반의 목표 탐지 및 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저 이미지 하위 영역 자가 인식 강화 모듈을 구축하여 국부 대비 최적화 및 에지 보호 메커니즘을 통해 어두운 목표의 시각적 특성 명확성을 향상시킨다; 둘째, YOLO26 감지 네트워크를 경량화 설계하고 개선된 다중 스케일 주의 모듈 GCEMA를 도입하여 약하고 작은 목표 탐지 능력을 강화한다; 마지막으로 OCSort 추적 알고리즘과 외관 재식별 모델 CosmicReID를 결합하여 다중 목표 분류 및 안정적 추적을 구현한다. 실험 결과, 기존 YOLO26 네트워크와 OCSort 알고리즘에 비해 개선된 네트워크 구조는 파라미터 수가 적고 추론 속도가 빠르며, 탐지 속도가 11.9% 향상되었고 집성 시스템 추적 정확도는 6.2% 상승하며 목표 신원 전환 빈도는 48.5% 감소하였다. 이는 자동 추적 측정 시스템의 탐지 정확도 및 추적 정확도 요구를 충족한다.

다중 목표 추적; 이미지 처리; 목표 탐지; 데이터 연관