无人机目标追踪算法能够对识别到的目标进行实时监测和跟踪，被广泛应用于交通、城管、安防等场景。然而，在实际应用中目标被遮挡的情况时有发生，如车辆进过桥下或者被树木、路牌遮挡等，可能会导致追踪失败。

对此，复亚智能对无人机目标追踪自研算法进行了深度的优化升级，能有效应对复杂场景下的长时间遮挡挑战，经过多次实际测试验证，可实现对正确目标的持续、稳定追踪。

无人机目标追踪的实现是通过捕捉目标信息、提取目标特征，再对目标进行持续锁定和追踪，同时系统会根据目标的位置和运动状态动态调整飞行路径，确保持续追踪目标。

长时间遮挡则是无人机目标追踪中的一大挑战。当目标被遮挡时，遮挡导致目标特征信息中断，难以维持对目标的识别，同时目标在遮挡期间的运动轨迹难以预测，增加了追踪的难度，而当遮挡物移开后，算法需要迅速重新识别正确的目标以恢复追踪，则又是一大难点。

在长时间遮挡带来的挑战下，传统的追踪算法依赖于目标的连续视觉信息，难以维持追踪的连续性和准确性。而复亚智能对无人机目标追踪自研算法进行了深度的优化升级，确保持续追踪正确目标。

针对当目标被遮挡时，无人机就失去了目标的完整信息这个问题，复亚采用了深度学习算法，通过大量训练数据，让算法能够学习到目标的深层特征，包括形状、颜色、纹理等关键信息。在遮挡物移开或目标重新出现时，算法会根据已记忆的特征，迅速重新识别并追踪目标，确保追踪的连续性与准确性。

面对在遮挡期间，目标的运动轨迹变得难以预测这一问题，复亚智能追踪算法则结合了轨迹预测算法和虚拟跟踪技术。

在遮挡期间，复亚利用先进的轨迹预测算法，结合目标的历史运动信息，对目标的运动轨迹进行智能预测。同时在遮挡期间，复亚智能无人机管理平台会进行虚拟跟踪，逐帧搜索潜在目标，确保在目标重新出现时能够减少相似目标干扰，实现重新捕获。

通过持续优化自研的追踪算法能力，复亚智能提高其在复杂场景下的稳定性和准确性，确保算法能够在短时间内完成目标检测、追踪和遮挡后再追踪等任务，满足实际应用需求。

复亚智能无人机管理平台通过实时记录目标的位置、运动轨迹等信息，为城市管理者提供大量的实时数据支撑，助力城市管理、交通巡逻、安全监控等领域向更智能化、精准化迈进。

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