Closed-Loop Aerial Tracking with Dynamic Detection-Tracking Coordination

Yang Wang

doi:10.3390/drones9070467

2025-07-28

DOI：10.3390/drones9070467

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摘要

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空中跟踪是许多无人机（UAV）应用的重要服务。现有工作在处理实际场景中目标消失、视角变化和跟踪漂移时，未能提供鲁棒解决方案，尤其是在资源受限的无人机环境下。本文提出了一种闭环框架，集成三个关键组件：（1）轻量级自适应检测与多尺度特征提取，（2）基于卡尔曼滤波轨迹预测的时空运动建模，（3）通过检测置信度、外观相似性和运动一致性复合评分的自主决策。通过实现动态检测-跟踪协调与质量感知特征保持，本系统通过性能自适应频率调制实现实时运行。在VOT-ST2019和OTB100基准测试上评估，所提方法相较于基线跟踪器取得显著提升，预期平均重叠率（EAO）提高27.94%，失败率降低10.39%，同时在边缘硬件上保持23–95帧/秒的帧率。该框架通过优化协议在长时间遮挡场景中实现快速目标重获取，在持续空中监视任务中优于传统方法。

Keyword:

aerial tracking

UAV applications

Kalman-filter-based trajectory prediction

lightweight adaptive detection

real-time performance

期刊

Drones

IF:

4.8

论文数:

3.9K

被引数:

8.3K

机构

Open University of Zhangzhou

学者数:

论文数: 1

被引数: 0

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