1.一种无人机高速目标图像跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，分别采用高速跟踪算法和高精度跟踪算法同时对目标图像进行跟踪，并以高速跟踪算法获得的k时刻的目标图像坐标作为k时刻的初步跟踪结果；
步骤2，对k时刻的初步跟踪结果进行修正：
步骤2.1，以步骤1中两个算法在相同时刻获得的目标图像坐标之差作为该时刻的算法误差，对历史算法误差进行统计分析，获得k时刻的算法误差估计值；
步骤2.2，将步骤1获得的k时刻的初步跟踪结果减去步骤2.1获得的k时刻的算法误差估计值，即获得k时刻的目标图像坐标修正结果；
步骤3，对步骤2.2获得的目标图像坐标修正结果进行卡尔曼滤波，得到最终的目标图像跟踪结果。
2.如权利要求1所述的无人机高速目标图像跟踪方法，其特征在于，所述k时刻的算法误差估计值的获取方法为：建立单个神经元模型，以历史算法误差作为输入，利用之前若干周期训练学习所得到的权值结果，计算神经元的输出，并将其输出作为k时刻的算法误差估计值。
3.如权利要求1所述的无人机高速目标图像跟踪方法，其特征在于，所述高速跟踪算法为差帧法、模板匹配法或重心迭代法。
4.如权利要求1所述的无人机高速目标图像跟踪方法，其特征在于，所述高精度跟踪算法为均值漂移算法。