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作者：黄鹤;马浩然;刘国权;王会峰;高涛;张科;
单位：长安大学西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室;长安大学电子与控制工程学院;长安大学数据科学与人工智能研究院;
摘要：为解决基础跟踪器面对遮挡和移出视野等长期跟踪场景时易出现跟踪失败等问题，提出了一种基于局部-全局区域重检测的无人机长期跟踪算法。设计了基础滤波器，将高置信度样本与其结合，并融入自适应时空正则化，解决了滤波器退化问题，提高了模型鲁棒性以及复杂场景下的性能；优化了滤波器更新策略，通过评价跟踪结果进行自适应更新；设计快速尺度滤波器，解决了跟踪过程中的尺度变化问题；设计了局部-全局区域重检测机制，跟踪失败时启动重检测器恢复跟踪目标，先完成局部区域重检测，若恢复跟踪失败，再利用全局区域重检测器继续恢复目标跟踪状态。实验结果表明：所提算法在UAV20L数据集上的精确度和准确率分别可达0.724和0.621,与基于时空正则化相关滤波器的跟踪算法(STRCF)相比分别提升了25.9%和20.6%,与同类主流算法相比，跟踪效果得到提升，证明了算法的有效性。
关键词：无人机;;长期跟踪;;相关滤波器;;重检测器;;快速尺度滤波;;高置信度
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62341301);; 西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室(长安大学)开放基金资助项目(300102323502);; 中央高校基本科研业务费资助项目(300102324501)
