目标跟踪技术作为机器视觉研究领域的重点研究方向之一,随着计算机硬件与算法理论的发展,目标跟踪技术在国防安全和民用安全监控领域越来越受到国内外研究人员的重视。本文研究了视频序列中动态目标跟踪算法的相关问题;分析了目标定位原理及其误差产生的因素;提出了一种基于相关滤波的尺度自适应目标跟踪算法并通过实验验证了算法的有效性;改进了跟踪云台的机械结构。主要完成的工作内容如下:首先,对国内外目标跟踪技术的发展现状进行了分析总结,通过介绍和比较目前流行的目标跟踪算法,确定核相关滤波算法(KCF)为本文的基础算法,并在此基础上对算法进行改进,提出了一种特征融合的尺度自适应相关滤波算法。其次,建立了目标跟踪系统的定位模型,分析得到了模型的目标位置方程,应用齐次变换方法得到目标在地球坐标系下的位置方程。在建立定位模型的基础上分析了定位精度的影响因素,总结了影响定位精度的主要因素。接着,从系统总体设计出发,提出了系统的总体设计方案。基于跟踪系统原型机,改进了跟踪云台的机械结构,挑选了合适的超声电机、网络摄像头等部件,并增加了诸如导电滑环的辅助部件进一步完善了跟踪系统。最后,在计算机平台上对本文提出的算法进行仿真实验。通过对公开的跟踪数据库里彩色视频序列进行不同性质的跟踪实验,并与当前流行的多种跟踪算法进行对比,取得了最好的跟踪结果以及76frame/s的实时跟踪速度;在实际环境下对运动状态的无人机进行跟踪实验,也取得了较好的跟踪效果。