卓 力， 张时雨， 张 辉， 李嘉锋

(北京工业大学信息学部， 北京 100124)

低空无人机作为一种航拍载具，具有成本低、体积小、机动灵活、操纵方便等特点. 近年来，随着相关技术及产业的发展，基于无人机的低空航拍技术得到广泛应用. 其通过机载高分辨率摄像机和数据回传技术可清晰地捕捉地面目标，成像分辨率可达厘米级[1]，对航空遥感和卫星遥感形成了有效补充.

相应地，无人机低空航拍产生的影像数据量也随之急剧增多，仅凭人工判读的方式对海量数据进行解译费时费力且效率低下. 因此，无人机影像的智能化处理逐渐成为人们研究的热点，其中无人机影像单目标跟踪是最具代表的基础性技术之一，广泛应用于飞行器制导与导航、交通监控、行政执法、影视拍摄等多种场景. 它利用高效的图像视频处理及视觉计算方法对航拍影像中的目标进行跟踪，获取其运动轨迹信息，为后续高层次的影像智能化分析与处理任务提供基础.

由于低空无人机的航拍条件所限，相较于传统的视频监控、人机交互等应用场景，航拍影像中的目标相对较小，所包含的视觉信息十分有限，这给目标跟踪带来了巨大的挑战. 此外，以下因素也将使得无人机航拍影像中的目标跟踪技术面临诸多挑战，包括：

1) 应用场景复杂，易受到天气、成像设备等因素的影响，导致目标发生光照变化，运动模糊.

2) 无人机和目标的相对位置易发生较大变化，导致目标的……