Debido a la dificultad de lograr un seguimiento robusto de objetivos con drones debido a cambios en el ángulo de visión, oclusión parcial y ruido de fondo, se propone un algoritmo de seguimiento de objetivos para drones con restricción doble por anomalías en la respuesta. Primero, mediante el cálculo del vector de cambio de respuesta local y la relación de lóbulos secundarios del pico máximo global, se actualiza dinámicamente en línea el parámetro de regularización espacial para reducir el efecto de bordes; segundo, para el problema de fijación del parámetro de regularización temporal en el algoritmo STRCF, se propone un mecanismo de detección de picos anómalos en la respuesta, se calcula el coeficiente de pico secundario y se integra en el parámetro de regularización temporal para actualizarlo en tiempo real, evitando así la deriva del seguimiento causada por la variación del modelo objetivo; la función objetivo se resuelve mediante un método iterativo de multiplicadores alternos de direcciones. Se realizaron numerosos experimentos en conjuntos de datos UAV123, UAV20L y DTB70 con algoritmos representativos de seguimiento de objetivos; los resultados muestran una precisión del 71.7% en el conjunto UAV123 y una velocidad media de seguimiento de 48.3 fps en DTB70. Los resultados de este trabajo superan a los algoritmos de seguimiento basados en filtrado existentes, mostrando alta capacidad en tiempo real y robustez.

Seguimiento de objetivos; filtrado correlativo; relación de lóbulos secundarios del pico; multiplicadores alternos de direcciones