响应差异约束的相关滤波无人机目标跟踪算法

针对无人机视频中跟踪目标易受到形变、背景杂乱等问题的困扰,提出一种新颖的基于响应差异约束的相关滤波无人机目标跟踪算法。该方法根据滤波器在前后帧间变化的一致性,建模不同滤波器基于同一训练样本的响应差异,建立目标函数的约束机制,准确学习目标的外观变化,提升滤波器的鲁棒性;同时引入辅助变量构建优化函数,采用交替求解算法将计算目标问题转化为求滤波器和辅助变量的最优解。将文中算法与其他11种算法在DTB70、UAV123@10fps和UAVDT等3个无人机视频数据库上进行跟踪仿真。实验结果表明,所提算法在跟踪准确度和成功率两个指标上均好于其他算法,且在无人机视角复杂环境下,对光照变化、形变、遮挡和运动模糊等挑战性属性均具有良好的鲁棒性,同时平均速度达到21.7帧/秒,能够满足无人机目标跟踪的实时性需求。