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由贸易试验区成都高新区天府四街实时航迹起始和航迹分类的检测方法及检本发明公开了一种实时航迹起始和航迹分预处理后的数据输入到稀疏神经网络初步预测特征和时间特征合并以后，使用transformer进2步骤4中，空间特征的提取具体包括把候选航迹对应的回波信息输入空间特征提取网所述稀疏神经网络提取候选航迹的损失函数由航迹坐标损失、是于是否是真实航迹的概率损失和该条航迹代表的物体类别损失都分别采用交叉熵损失函数；使用transformer对候选航迹进行分类的损失包括是否是真实航迹的概率损失和该条2.根据权利要求1所述的实时航迹起始和航迹分类3.根据权利要求2所述的实时航迹起始和航迹分4.根据权利要求3所述的实时航迹起始和航迹分类的检测方法把回波点迹数据转换后的三维坐标数据输入到稀疏神经网络中进行真实航迹匹配包括选取距离预测出的候选航迹最近的点迹作为匹配出来的真实航点迹数据预处理模块，用于对连续波雷达连续多个3稀疏网络解码模块，由多层稀疏卷积网络组成，用于把骨干模型得稀疏网络的后处理模型，用于把输出模块的结果进行后处理，后处理根据输运动学过滤模块，首先对候选航迹选择距离其最近真实航迹作为该候选航迹的输出，空间特征提取模块和时序特征提取模块，空间特征提取模块由一个稀疏卷积网络Transformer分类模块，用于把空间特征和时序特征合并后输入tra4[0002]对连续波雷达检测数据进行目标航迹起始是多目标跟踪技术里最基础和最重要法和基于递归神经网络的方法。基于卷积神经网络的方法把回波信号转换为图片的形式，[0006]3、目前基于递归神经网络的方法在强杂波环境效果欠佳，同时检测速度不够迅5的航迹和类别。[0011]步骤2、把预处理后的数据输入到稀疏神经网络初步预测出候选航迹和对应目标[0020]作为本发明的进一步改进，步骤3中进行真实航迹匹配包括选取距离预测出的候损失都分别采用交叉熵损失函数；使用transformer对候选航迹进行分类的损失包括是否67对应的回波信息按照时间顺序排列输入时序特征提取网络，得到一个64维的时序特征向transformer得到最终结果，最终结果包括该航迹是否真实的概率和该航迹代表的目标分[0054]把transformer输出的概率值根据阈值过滤后，输出最终的航迹和该航迹的分类和使用transformer对候选航迹进行分类的损失组合而成。其中稀疏神经网络提取候选航条航迹代表的物体类别损失都分别采用交叉熵损失函数。其中使用transformer对候选航8

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