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目的尺度突变是目标跟踪中一项极具挑战性的任务,短时间内目标的尺度发生突变会导致跟踪要素丢失,使得跟踪误差积累导致跟踪漂移,为了更好地解决这一问题,提出了一种先检测后跟踪的自适应尺度突变的跟踪算法(kernelized correlation filter_you only look once,KCF_YOLO)。方法在跟踪的训练阶段使用相关滤波跟踪器实现快速跟踪,在检测阶段使用YOLO (you only look once) V3神经网络,并设计了自适应的模板更新策略,采用将检测到的物体的相似度与