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无人机的目标跟踪在计算机视觉领域中是一个备受关注的研究热点.无人机跟踪目标在遭遇遮挡、尺度变化、光照变化等挑战会产生漂移,从而跟踪算法不能及时对模型进行更新.针对上述问题,提出特征融合和多峰检测的无人机目标跟踪算法,在特征融合的基础上采用多峰检测方法,结合置信度自动更新的响应策略方式,实现目标跟踪的精确定位.首先,提取目标的特征,并训练相应的滤波器模型,对特征进行加权融合,形成融合特征;其次,使用多峰检测方法对在目标中心附近图像块进行训练,采用简单有效的模型更新策略;最后,利用高置信度跟踪结果的反馈