摘要
本发明涉及一种增强无人飞行器跟踪性能的相关滤波方法，步骤为：S1.使用RGB相机进行原始图像采集，训练判别式无人飞行器的跟踪模型；S2.通过融合CN与fHOG特征对新图像进行特征提取，得到新的样本信息；S3.使用主成分分析(PCA)的方式对得到的特征进行降维处理，得到维数更小、复杂度更低的样本信息，从而提高跟踪速度；S4.使用弹性正则化网络将得到的样本信息和训练好的模型信息进行相似度比较，判断是否学习，相似度较低的图像信息被丢弃，确定学习的图像信息经训练成为新的跟踪模型；S5.使用交替方向乘数法(ADMM)优化训练后的跟踪器模型；S6.确定目标位置信息，通过不断迭代实现无人飞行器跟踪。该方法中的跟踪速率和准确率均处于较高水平。
