近日，我院赵东副教授联合印度信息技术学院PattathalV. Arun博士与西安电子科技大学物理学院周慧鑫教授团队在高光谱目标追踪领域取得重要进展，相关研究成果《OCSCNet-Tracker: Hyperspectral Video Tracker Based on Octave Convolution and Spatial–Spectral Capsule Network》于2025年2月18日发表于国际知名学术期刊Remote Sensing（2025, 17, 693）（中科院SCI二区）。我院赵东副教授为第一作者，我院为第一通讯单位。原文链接：https://doi.org/10.3390/rs17040693（图1）。

此研究探索了胶囊网络在HVT中的应用，并提出了一种基于倍频卷积与空-谱胶囊网络（OCSCNet）的高光谱目标跟踪方法。具体来说，空间-光谱倍频卷积模块被设计用于通过整合空间和光谱信息，从高光谱图像中学习特征。因此，与传统卷积仅限于学习空间特征不同，所提出的方法还注重学习和建模光谱特征。所提出的空间-光谱胶囊网络通过整合光谱信息，根据光谱相似性区分底层胶囊类别。这种方法在不同分量与目标之间建立了多尺度的关联关系。最后，置信度阈值判断模块利用初始帧及相邻帧的信息，用于重新定位丢失目标。在实验数据集上进行的实验表明，所提模型优于当前主流方法。

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（图、文：赵东；审核：李松斌）