为应对核相关滤波算法长时跟踪模板漂移问题，提出一种基于亚像素修正的模板漂移抑制方法。首先，根据跟踪过程中常用的核相关滤波快速算法，分析模板更新时引入的跟踪误差；其次，分析模板更新时引入的采样误差对模板漂移的影响；然后，通过模板频域的相移修正模板更新引入的采样误差；最后，通过实验证明模板亚像素修正对长时跟踪模板漂移的抑制效果。实验结果表明：相同跟踪条件下，模板亚像素修正方法引入的模板漂移量是整像素模板更新的1/4，模板亚像素修正用于相关滤波算法和核相关滤波算法时对模板漂移同样有良好的抑制效果，并且模板亚像素修正只需耗费较小计算量就可以对模板漂移进行有效抑制。

针对复杂场景中光照变化、目标自身尺度变化等引起的目标丢失或误跟踪等问题, 提出一种尺度和光照自适应的结构化多目标跟踪方法。利用多尺度Retinex算法对序列图像进行预处理; 通过SPOT算法对多目标进行跟踪, 以确定新一帧中各目标最优位置; 采用判别型尺度空间跟踪算法训练尺度滤波器, 以新一帧中各目标最优位置为中心, 利用尺度滤波器的最大值确定新一帧中各目标的最优尺度; 采用随机梯度下降法并结合双线性插值更新特征分类器的权重。实验结果表明, 提出的多目标跟踪算法在应对场景光照和目标尺度变化等方面, 具有良好的鲁棒性和准确性。

基于深度学习的目标跟踪算法将卷积深层输出结果作为特征,虽然准确度高但耗时长;基于融合特征的目标跟踪算法按照响应值融合目标特征,虽然跟踪速度快,但降低了准确度。为了兼顾目标跟踪算法的时效性和准确度,提出基于相似性特征估计的目标跟踪算法。首先利用重要性重采样滤波粒子构建目标观测模型,其中包括选择粒子状态、转移系统状态、构建观测模型、粒子权值更新以及重采样过程。在此基础上,提取目标的统计纹理特征、运动尺寸特征以及运动速度与方向特征,并融合目标特征构建目标特征框架。结合相似性特征估计完成目标定位,包括描述目标模型、表示候选模型、度量目标具体相似度以及目标定位过程。在完成目标定位后,基于实时压缩实现目标跟踪。本文算法的跟踪准确度均在90%以上,跟踪过程耗时保持在450ns以下,性能优于基于深度学习和融合特征的目标跟踪算法。本文算法能够快速、准确实现对目标的跟踪,应用优势较强。

屏幕通信是以动态条码为信息载体, 以可见光为媒介的近场通信方式, 因其抗干扰能力强、不占用频谱资源和部署简单等特点, 具有广泛的应用场景和极大的发展潜力。文章提出了一种基于深度学习方法的屏幕通信定位跟踪算法, 采用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法对信息区域进行处理, 使光学摄像头在不依赖传统定位寻像图形的情况下智能定位携信区域, 进而提高单帧携信量; 采用卢卡斯-卡纳德(LK)光流法对抖动引入的帧间信息区域位置变化进行估计, 提升了连续帧处理速率从而提升了系统通信速率。实验结果表明, Faster R-CNN算法的平均精度均值(mAP)达到了90.91%, 同时引入LK光流法提升系统的处理效率, 相比于仅采用Faster R-CNN的算法处理时间缩短59.5%以上, 解决了终端系统处理能力瓶颈问题。

针对红外单目标在长期跟踪过程中的强背景干扰、遮挡、形变以及目标特征信息减弱等实际问题，提出了一种基于跟踪 -学习-检测（Tracking-Learning-Detection，TLD）框架的红外目标 稳定跟踪方法。该方法在压缩跟踪算法（Compressive Tracking，CT）的基础上替换广义的类 Harr特征为 HOG特征，引入互补随机测量矩阵，优化纹理和灰度特征信息的权重，同时引入卡尔曼滤 波器记录空间上下文位置信息，以解决 CT算法和 TLD算法在目标被遮挡时的跟踪失效和全局检索问题。基于 TLD算法框架和改进 CT算法相结合的红外图像跟踪算法有效地解决了遮挡和强干扰问题 ，提升了算法的跟踪准确性和长期跟踪稳定性。实验结果表明，本文提出的算法在红外地面环境中能较好地实时稳定跟踪并保持良好的准确性和鲁棒性。

通过研究声矢量传感器阵列中高效的运动目标到达角 (DOA)跟踪算法，提出一种声矢量传感器阵列中基于紧缩投影近似子空间跟踪 (PASTd)的 DOA跟踪方法。该方法利用 PASTd算法进行声矢量传感器任意阵的 DOA跟踪，其快速收敛的特点可以降低运算复杂度。同时，其角度跟踪的均方根误差 (RMSE)性能优于常用的 PAST算法。仿真结果验证了该算法的有效性。

将激光焊接头与CCD视频跟踪模块集成在一起,提出一种采用一字线激光进行自动化焊缝检测的方法。该方法利用激光三角测量法,得到焊缝的高度、宽度等形状信息。在图像处理方面,对所获得的焊缝区域图像进行中值滤波和二值化处理,获得焊缝特征点二维坐标,实现目标定位,并计算其在世界坐标系下的三维坐标。在跟踪算法方面,采用精度高、速度快的核相关滤波器目标跟踪算法,分别对常见的直线型和曲线型焊缝位置进行跟踪。实验所得数据拟合曲线与焊缝形态误差在5%以内,吻合度较高,实时跟踪效果良好。

为了满足对多个目标的全视景监视和跟踪需求,给出了一种基于多探测器的全视景多目标监视及跟踪系统设计方案,该方案利用视频拼接技术和多目标跟踪算法,实现对目标的360°监视和跟踪,并实时输出目标的位置信息。首先对比了四种实现全景监视和跟踪的技术途径的优劣,确定采用多探测器拼接技术构成全景监视和多目标跟踪系统,接着介绍了上述全景监视和多目标跟踪系统的组成和原理,给出系统设备在厂内和外场的试验验证效果,试验结果表明系统监视和跟踪效果满足设计要求。该系统满足军、民用全景监视和多目标跟踪领域的使用需求。