面向无人机的视觉目标跟踪算法：综述与展望

作者及发表信息

本文由陈琳与刘允刚（通信作者）共同撰写，两位作者均来自山东大学控制科学与工程学院。论文发表于期刊《信息与控制》2022年第51卷第1期（23-40页），DOI号为10.13976/j.cnki.xk.2022.1144，文章编号1002-0411(2022)-01-0023-18。

研究背景与主题

本文是一篇系统性综述，聚焦于无人机视觉目标跟踪算法（UAV Visual Target Tracking）领域。随着无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援等领域的广泛应用，基于视觉的目标跟踪技术成为研究热点。然而，无人机跟踪场景存在四大核心挑战：
1. 目标与背景干扰：空中视野广阔导致目标与背景区分度低；
2. 小目标特征提取困难：高空拍摄时目标分辨率低、纹理稀少；
3. 运动不稳定性：风力等因素导致相机抖动和视角变化；
4. 计算资源受限：多数无人机仅配备单CPU，需低复杂度算法。

本文旨在梳理经典与前沿算法，对比其优劣，并展望未来发展方向。

主要观点与论据

1. 无人机视觉目标跟踪的算法分类框架

作者将算法分为生成类（Generative）和判别类（Discriminative）两大体系：
- 生成类方法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移）通过建模目标外观特征进行跟踪，但忽略背景信息且假设目标外观静态，难以适应复杂场景。例如：
- 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）在线性高斯系统中有效，但需改进才能处理非线性问题（如Azrad等通过位姿估计实现无人机悬停跟踪）；
- 粒子滤波（Particle Filter, PF）虽能处理非线性问题，但存在计算量大、粒子退化等缺陷（如Nummiaro等融合颜色与边缘特征提升短时跟踪效果）；
- 均值漂移（MeanShift）通过概率密度分布跟踪目标，但对遮挡敏感（如Hwang提出的分块算法可降低遮挡影响）。

• 判别类方法通过区分目标与背景进行跟踪，以相关滤波（Correlation Filter, CF）和深度学习（Deep Learning）为代表：
  
  • 相关滤波算法（如MOSSE、KCF、DSST）利用频域计算提升速度，但需解决边缘效应和尺度变化问题（表2对比了8种CF算法在UAV123数据集上的性能）；
    
  • 深度学习算法（如MDNet、SiamFC）通过端到端训练提取抽象特征，但需平衡计算资源与精度（如AutoTrack在速度与精度间取得最佳平衡）。
    

支持数据：文中表2显示，SRDCF、STRCF等算法通过引入空间正则化或多特征融合（HOG+CN+灰度），将距离精度提升至0.676-0.689，但帧率降至11-48 FPS。

2. 关键算法技术剖析

（1）相关滤波算法的三大改进方向

• 边缘效应抑制：如SRDCF算法引入空间正则化权重（式19），通过惩罚滤波器系数减少边界失真；
  
• 尺度自适应：DSST算法通过独立训练位置与尺度滤波器（式15-18），解决目标尺寸变化问题；
  
• 背景建模：BACF算法利用裁剪矩阵动态分离前景与背景（式25），提升复杂场景鲁棒性。
  

（2）深度学习算法的两大分支

• 孪生网络（Siamese Networks）：如SiamFC（式29）通过离线训练实现高速跟踪，但缺乏模型更新机制；
  
• 强化学习结合：ADNet（式28）引入动作决策网络，通过奖励函数优化跟踪策略。
  

典型案例：VITAL算法（式31）利用对抗学习生成难样本，提升遮挡情况下的跟踪稳定性。

3. 性能评估与数据集

作者归纳了无人机目标跟踪的四大评价体系：
1. 距离精度（Distance Precision）：如KCF在UAV123上达0.523；
2. 帧率（FPS）：轻量级算法MOSSE可达600 FPS；
3. 成功率曲线（Success Plot）；
4. 鲁棒性测试（如遮挡、光照变化场景）。

常用数据集包括UAV123、VisDrone等，涵盖不同光照、尺度和运动模糊条件。

4. 未来研究方向

作者提出五大展望：
1. 在线学习机制：开发高效的模型更新策略以适应目标外观变化；
2. 遮挡处理：结合重检测（Re-detection）与长时记忆网络；
3. 小目标增强：利用超分辨率或注意力机制提升特征显著性；
4. 跨模态学习：融合红外、雷达等多源数据；
5. 轻量化部署：通过神经网络剪枝（Pruning）适配边缘计算设备。

论文价值与意义

1. 学术价值：首次系统梳理了无人机视觉跟踪的算法谱系，明确分类框架（图1）与技术演进路径；
   
2. 应用价值：为工业级无人机（如物流配送、安防监控）的算法选型提供理论依据；
   
3. 方法论创新：提出多特征融合（如HOG+CN）与时空正则化（式23）等优化策略的量化对比。
   

亮点：
- 详尽的算法对比（覆盖20余种算法，见表1缩写列表）；
- 针对无人机平台特性（如计算限制）提出专用解决方案；
- 指出迁移学习与元学习（如Mate-TD3算法）在动态环境中的潜力。

本文为后续研究提供了清晰的技术路线图，尤其对资源受限场景下的实时跟踪算法设计具有指导意义。