无人机目标跟踪的形变感知与特征融合研究

来源：计算机工程与应用杂志2026年第1期北京时间：

作者：罗旭浩, 陈文玉, 张桂龙, 房建, 赵怀慈

单位：1.中国科学院 光电信息处理重点实验室，沈阳 110016；2.中国科学院 沈阳自动化研究所，沈阳 110016；3.中国科学院大学 计算机科学与技术学院，北京 100049

摘要：虽然基于相关滤波的跟踪算法凭借着其出色性能和较低的计算复杂度在无人机平台得到了广泛应用，但其对目标形变感知和异常检测的方法较为单一，因此难以应对现实场景下的复杂跟踪任务。为此提出一种基于目标形变感知与特征融合的无人机目标跟踪方法——DPFF。该方法通过差分百分比的形式构建形变感知张量；并根据形变感知张量在空间上的分布构建空域掩膜与时域惩罚系数，实现自适应时空正则；同时根据形变感知张量和响应图分布构造基于特征融合的异常检测网络，通过深入挖掘二者的分布畸变信息防止在跟踪状态异常时模型受到背景噪声的污染。在VisDrone和OTB100等公开数据集上的测试结果表明，与目前先进的AutoTrack算法及其他主流跟踪算法相比，所提出算法在目标跟踪的准确率和成功率上均有提升，具有更强的鲁棒性能。

关键词：相关滤波,形变感知,特征融合,目标跟踪