En los últimos años, la tecnología de seguimiento de objetivos de imagen de vehículos aéreos no tripulados (UAV), que obtiene parámetros de movimiento de objetivos en movimiento y logra una comprensión del comportamiento de los objetivos en movimiento mediante la identificación, detección y seguimiento de objetivos en movimiento en imágenes de UAV, se ha utilizado ampliamente en campos de seguridad urbana como rescate de accidentes, monitoreo de tráfico y detección de personal. Debido a los problemas de fondos complejos, pequeña escala y alta densidad de objetivos, así como la oclusión mutua entre objetivos en imágenes de UAV, esto conduce a resultados inexactos en el seguimiento de objetos individuales (SOT). Para resolver el problema de la pérdida de seguimiento de objetivos causada por resultados inexactos de seguimiento, este documento propone un método de seguimiento de objetivos de movimiento con fuertes interferencias basado en el algoritmo de consistencia de objetivos para SOT basado en una fusión entre fotogramas y un mecanismo de confianza de trayectoria, fusionando fotogramas anteriores para la corrección de la trayectoria de seguimiento de los fotogramas actuales, aprendiendo nuevamente de los fotogramas anteriores para actualizar el modelo y ajustando la trayectoria de seguimiento según la duración del seguimiento. Los resultados experimentales muestran que la precisión del método propuesto en este documento se mejora en un 6.3% y la precisión se mejora en un 2.6% en comparación con el método de referencia, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones en casos de desorden de fondo, movimiento de cámara y cambio de punto de vista.