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本发明属于计算机视觉中的目标跟踪技术领域,公开了一种无人机目标跟踪方法、系统、介质、设备及终端,利用ImageNet数据集进行主干网络预训练;创建SiamTCP无人机跟踪模型,并在多个视频数据集上训练SiamTCP无人机跟踪模型。本发明提供的基于目标感知级联像素匹配的无人机目标跟踪方法,通过在多个数据集上进行训练,从而确定神经网络模型的参数,训练完成之后的模型,可以应用于无人机场景的目标跟踪任务。具体而言,本发明提出了逐像素互相关,并进行级联操作,通过部分到部分的匹配操作代替全局到全局的匹配,增强了特征融合的结果。同时本发明提出的目标感知模块可以剔除不必要的背景信息,能够很好地配合级联的像素匹配过程。