ドローンの目標追跡における目標のスケールおよび視点の変化、遮蔽、目標損失後の再出現などの複雑な状況に対応するため、強化型カーネル相関フィルタ追跡フレームワークを提案する。スケールピラミッドを構築し、回転不変記述子を導入することで、目標のスケールおよび視点変化の協調認識を実現する。空間正則化に基づく遮蔽耐性モジュールを組み合わせることで、遮蔽条件下での追跡の堅牢性を向上させる。カルマンフィルタに基づくメモリ誘導再検出および局所探索戦略を融合させ、目標喪失後の回復能力を強化する。UAV123およびOTB100データセット上の実験結果は、提案手法がリソースが限られたプラットフォーム上でそれぞれ33.21fps、35.39fpsのリアルタイム処理性能を実現し、定位精度54.6%/66.0%、成功率37.6%/55.8%を達成することを示している。本手法は、目標の外観変化および短時間の遮蔽シナリオにおいて良好な安定性を示し、目標喪失後の迅速な回復が可能であり、工学的な応用価値を有する。

目標追跡;カルマンフィルタ;ドローン;スケール適応;遮蔽耐性