Um komplexen Situationen wie Zielmaßstabs- und Blickwinkeländerungen, Verdeckungen sowie dem erneuten Auftreten des Ziels nach Verlust beim Drohnenzielverfolgung zu begegnen, wird ein verbessertes Kernkorrelationsfilter-Verfolgungsframework vorgeschlagen. Durch den Aufbau einer Skalenpyramide und die Einführung rotationsinvarianter Deskriptoren wird eine koordinierte Wahrnehmung von Zielmaßstab- und Blickwinkeländerungen erreicht; kombiniert mit einem auf räumlicher Regularisierung basierenden Anti-Verdeckungsmodul wird die Robustheit der Verfolgung unter Verdeckungsbedingungen verbessert; eine kalmanfilterbasierte speichergestützte Re-Detektions- und lokale Suchstrategie wird integriert, um die Erholungsfähigkeit nach Zielverlust zu stärken. Experimente auf den Datensätzen UAV123 und OTB100 zeigen, dass die vorgeschlagene Methode auf ressourcenbeschränkten Plattformen Echtzeitverarbeitung mit 33,21 fps bzw. 35,39 fps erzielt und Lokalisierungsgenauigkeiten von 54,6%/66,0% sowie Erfolgsraten von 37,6%/55,8% erreicht; die Methode weist gute Stabilität bei Zielerscheinungsänderungen und kurzzeitigen Verdeckungen auf und ermöglicht eine schnelle Wiederherstellung nach Zielverlust, was sie für ingenieurtechnische Anwendungen wertvoll macht.

Zielverfolgung;Kalman-Filter;Drohne;Skalenanpassung;Verdeckungsresistenz