为了在研究红外弱小点状目标的特征基础上有效解决训练数据不足的问题, 采用了基于改进的元学习红外点状目标跟踪算法。首先将元学习通过预训练跟踪模型运用到卷积神经网络中, 采用离线训练的方式在静态红外图像数据集上训练得到目标的通用表示, 再通过在线训练的方式利用初始帧的目标位置学习得到目标的特定表示; 通过卡尔曼滤波算法预测目标运动模型, 得到最优的搜索区域。此外, 为了解决遮挡造成的目标丢失问题, 研究了重检测机制, 并进行了理论分析和实验验证, 取得了较好的跟踪结果, 跟踪精度达到了90%。结果表明, 该方法在同一数据集下相对其它跟踪算法实现了更精确地跟踪红外弱小点状目标的效果。该研究为机器学习算法在红外弱小点状目标跟踪中的应用提供了参考。

为了解决点状小目标传统建模检测算法易受小目标自身暗淡呈点状的影响，在检测过程中小目标丢失或背景信息被误检成目标的问题，采用一种更加有效的多尺度点状小目标建模算法，对背景和可疑目标进行建模，得到了可疑目标图像。使用一种阈值分割算法，将真实目标从可疑目标中提取出来，进行了理论分析和实验验证。结果表明，该算法在同一数据集下，相对其它算法检测到点状小目标的轨迹更加接近真实轨迹。该研究对提高小目标检测效果的精度是有帮助的。