1、“.....对于尺度变换的车辆跟踪效果并不理想，初始化的矩阵不能够根据实际车辆位置自适应改变大小，难以处理相邻两帧车辆位移过大的问题。这些问题描述子进行存储且用汉明距离完成特征匹配，所以本文采用算法对学习模型预测位置以及检测位置的图片块进行特征提取......”。

2、“.....因此，本文主要研究无人机对运动车辆的视觉检测与跟踪问题。基于特征点匹配的相关滤波器车辆跟踪算法论文原稿关键词算法相关滤波车辆跟踪车辆检测特征匹配模式識别科技进步推动了交通运输行业的变革，随着国内汽车数量逐年上升......”。

3、“.....与两者组成权重来更新学习模型以解决形变问题是使用检测器对车辆图像与学习模型进行征点匹配，当车辆被遮挡后重新出现时能继续跟踪。实验结果表明，本文提出跟踪算法在车辆遮挡姿态变化和位移过大时，均能有效跟踪目标车辆，且具有良好的鲁棒性......”。

4、“.....摘要为了解决核相关滤波器跟踪算法在无人机航拍视频中车辆漂移遮挡及尺度变化不能继续跟踪的问题，内汽车数量逐年上升，交通拥堵交通事故以及非法车辆逃逸等问题给交通管理部门带来巨大的压力。无人机技术的出现及广泛应用，为交通管理部门提供了种灵活机动且实时基于特征点匹配的相关滤波器车辆跟踪算法论文原稿特征点匹配......”。

5、“.....实验结果表明，本文提出跟踪算法在车辆遮挡姿态变化和位移过大时，均能有效跟踪目标车辆，且具有良好的鲁棒性。将改进算法与算法进行对比，验证所提出算法的有效性。摘要为了解决核相关滤波器跟踪算法在无人机航拍视频中车辆漂移遮挡及尺度变化不能继续跟踪的问题作为匹配对象，因为特征结合了和的速度优点且作了相应改进......”。

6、“.....所以本文采用所述，本文在跟踪算法的基础上，使用检测预测与模型的相似度和重叠率，修正当前帧的位置框，实现对移动车辆的有效检测与跟踪。最后，使用实际无人机拍摄视频文提出跟踪过程中将预测位置检测位置分别与学习模型计算相似度和重叠率......”。

7、“.....为解决监控摄像机未能覆盖的道路死角长时间跟踪指定车辆等问题提供了种新的解决途径。因此，本文主要研究无人机对运动车辆的视觉检测与跟踪问题。基算法对学习模型预测位置以及检测位置的图片块进行特征提取。关键词算法相关滤波车辆跟踪车辆检测特征匹配模式識别科技进步推动了交通运输行业的变革......”。

8、“.....以及计算位置框的重叠率来修正当前车辆位置框，如图所示。特征点匹配为满足车辆跟踪实时性的要求，本文采用特征乘，提升了算法整个跟踪过程的性能。但是算法依赖循环矩阵，对于尺度变换的车辆跟踪效果并不理想，初始化的矩阵不能够根据实际车辆位置自适应改变大小，难以，主频......”。

9、“.....实验数据为驾校科目练车的两段航拍视频以及数据库中无人机航拍车辆跟踪遮挡的视会产生分类器模型的误差累计，最终导致跟踪车辆漂移。为此，本文引入车辆检测器方法，将检测到的车辆位置和预测的车辆位置分别与学习模型作特征匹配，理论上属于种密度集抽样检测，利用循环位移产生大量训练样本......”。