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摘要
为解决目标跟踪任务中所面临的长时遮挡、尺度变化、视场抖动、强实时性需求等关键难点问题，基于相关滤波框架提出了一种多尺度下特征自适应更新的目标跟踪算法，使用多尺度特征对目标进行搜索，自适应更新模板特征实现对遮挡、视场抖动等场景下的目标稳定跟踪。同时在嵌入式GPU上进行算法加速，在保证跟踪精度的同时大幅提升跟踪速度，实现在嵌入式设备上的实时跟踪。最后在OTB数据集及自采视频上进行了测试，结果表明改进后的算法在目标遮挡、尺度变化、视场抖动等场景下均有良好的鲁棒性，同时在嵌入式设备上达到50帧/s的跟踪速度，满足了目标跟踪任务在嵌入式设备中实现时高复杂度、强实时的需求。
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