宽阔的区域运动图像（瓦米）产生具有大量极小物体的高分辨率图像。目标物体在连续帧中具有大的空间位移。令人讨厌的图像的这种性质使对象跟踪和检测具有挑战性。在本文中，我们介绍了我们基于深度神经网络的组合对象检测和跟踪模型，即热图网络（HM-Net）。 HM-Net明显快于最先进的帧差异和基于背景减法的方法，而不会影响检测和跟踪性能。 HM-Net遵循基于对象的联合检测和跟踪范式。简单的热图的预测支持无限数量的同时检测。所提出的方法使用来自前一帧的两个连续帧和物体检测热图作为输入，这有助于帧之间的HM-Net监视器时空变化并跟踪先前预测的对象。尽管重复使用先前的物体检测热图作为基于生命的反馈的存储器元件，但它可能导致假阳性检测的意外浪涌。为了增加对误报和消除低置信度检测的方法的稳健性，HM-Net采用新的反馈滤波器和高级数据增强。 HM-Net优于最先进的WAMI移动对象检测和跟踪WPAFB数据集的跟踪方法，其96.2％F1和94.4％地图检测分数，同时在同一数据集上实现61.8％的地图跟踪分数。这种性能对应于F1，6.1％的地图分数的增长率为2.1％，而在追踪最先进的地图分数的地图分数为9.5％。