运动目标的跟踪是计算机视觉、模式识别以及人工智能等学科的一个重要研究内容，广泛应用于安防监控系统中。由于目标运动的多样性和周围环境的复杂性，包括遮挡、目标变形、光照等因素的影响，如何准确、实时地跟踪运动目标是设计目标跟踪算法的难点，更是计算机视觉领域一个极具挑战性的课题。　　本文主要研究基于PTZ摄像机（智能一体化球型摄像机）的运动跟踪算法，由于基于Mean Shift方法的目标跟踪技术的稳定性以及能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性，所以论文中主要研究了基于Mean Shift跟踪算法，并对该算法进行了改进，将Mean Shift方法与Kalman滤波算法融合，同时采用空间颜色直方图表征目标特征，增强了目标跟踪算法的鲁棒性。最后，搭建了该技术的原型系统，设计了一种高速球形摄像机能在水平、垂直、光轴三个方向做间歇性运动的的控制策略。通过调整球机P/T方向姿态使被跟踪对象始终可见，当视野中心对准目标后，控制球机开始进行变倍达到对图像缩放的目的，这样可以观察或者抓拍目标局部细节。论文并针对球机变倍控制中跟踪窗口大小自适应调整的问题，利用SIFT特征匹配算法计算球机变倍率的方法。最终实现了跟踪和相机的控制。通过大量的实验测试表明该技术对于实际场景的有效性。