Face à la difficulté de réaliser un suivi robuste des cibles par drone en raison des variations d’angle de vue, de l’occultation partielle et du bruit de fond, un algorithme de suivi de cible de drone avec contrainte anormale double sur la réponse est proposé. Tout d’abord, en calculant un vecteur de variation de la réponse locale et le rapport des lobes secondaires du pic global de réponse, le paramètre de régularisation spatiale est mis à jour dynamiquement en ligne pour réduire l’effet de bord ; ensuite, concernant le problème de fixation du paramètre de régularisation temporelle dans l’algorithme STRCF, un mécanisme de détection des pics anormaux de réponse est proposé, le coefficient de réponse secondaire est calculé et intégré au paramètre de régularisation temporelle pour une mise à jour en temps réel, évitant ainsi la dérive du suivi causée par la variation du modèle de cible ; la fonction objectif est résolue par une méthode itérative appelée méthode des multiplicateurs alternés de directions. Des expérimentations approfondies ont été réalisées sur les ensembles de données UAV123, UAV20L et DTB70 avec des algorithmes représentatifs de suivi d’objectifs, les résultats montrent une précision de 71,7 % sur UAV123 et une vitesse moyenne de suivi de 48,3 fps sur DTB70. Les résultats obtenus surpassent les algorithmes existants basés sur le filtrage des drones, avec une bonne réactivité et robustesse.

Suivi de cible; filtrage pertinent; rapport des lobes secondaires du pic; multiplicateurs alternés de directions