Para lidar com situações complexas como mudanças na escala e no ângulo de visão do alvo no rastreamento de alvos por drones, obstruções e o reaparecimento do alvo após perda, é proposto um framework de rastreamento baseado em filtro correlacional de núcleo aprimorado. Construindo uma pirâmide de escala e introduzindo descritores invariante à rotação, realiza-se a percepção coordenada das variações de escala e ângulo de visão do alvo; combinando-se com um módulo anti-obstrução baseado em regularização espacial, melhora-se a robustez do rastreamento em condições de obstrução; integra-se a redetecção guiada por memória baseada no filtro de Kalman e uma estratégia de busca local para fortalecer a capacidade de recuperação após a perda do alvo. Resultados experimentais nos conjuntos de dados UAV123 e OTB100 mostram que o método proposto alcança desempenho em tempo real de 33,21 fps e 35,39 fps respectivamente em plataformas com recursos limitados, obtendo precisão de localização de 54,6%/66,0% e taxa de sucesso de 37,6%/55,8%; o método demonstra boa estabilidade em cenários de mudança de aparência e oclusões temporárias do alvo, podendo se recuperar rapidamente após a perda do alvo, possuindo valor para aplicações de engenharia.

Rastreamento de alvos;Filtro de Kalman;Drone;Adaptação de escala;Anti-obstrução