随着无人机对地探测技术在军事及民用领域的广泛应用,利用机载跟踪设备对地面目标进行自动定位的应用需求越来越高。通过在无人机等飞行设备上搭载自动跟踪器可以辅助执行定位跟踪、定点火力打击等任务。因此,研制机载自动跟踪设备有着重要的应用意义。由于成像高度的原因,地面目标通常面积较小而难以提取有效的特征信息,为跟踪技术在机载场景的应用增加了难度。目前的机载跟踪设备多用于对开阔视野中的地面目标进行跟踪定位,当遇到遮挡区域时经常发生目标丢失的现象,极大地影响了跟踪性能,不能满足应用需求。为此,本课题在研究抗遮挡的鲁棒目标跟踪算法的基础上,研制基于嵌入式GPU的目标自动跟踪设备。首先,课题对机载跟踪系统的应用进行了需求分析,给出系统性能指标并对机载跟踪系统设计了总体研制方案与应用方案。为改善遮挡导致跟踪失败的问题,在对多类跟踪方法进行特性分析的基础上,考虑适应性改进造成算法复杂度提高的问题,从跟踪速度角度出发,选择基于时空上下文的高速目标跟踪技术作为机载系统的跟踪方案。在此基础上设计抗遮挡方案,从遮挡时刻判断、遮挡区域轨迹预测及遮挡后的目标重捕三方面对抗遮挡技术进行了深入研究并制定了解决方案。其次,在嵌入式GPU平台Jetson TX1进行了机载跟踪器的研制。课题基于CUDA开发环境,利用Eclipse结合Open CV以交叉编译的方式对高速跟踪技术及抗遮挡方案的各个环节进行了技术实现,形成抗遮挡跟踪方案的应用开发。并针对跟踪器的实时性要求,利用CUDA库函数调用平台的GPU资源,通过并行运算进行算法加速以提高跟踪速度;在此基础上,基于Qt设计了人机交互界面,实现了对机载跟踪器的控制与显示功能。最后,针对系统的稳定性和可靠性要求,对机载跟踪系统的抗遮挡能力、场景适应性、人机交互功能及跟踪的速度、准确率等性能进行了全面测试。测试结果表明,本课题研制的机载下视目标跟踪器可对红外及可见光两种场景下的地面目标进行准确跟踪,可对遮挡问题进行有效处理,并支持系统的人机交互;各项跟踪参数均满足系统性能指标,符合机载跟踪器研制的技术要求。