随着计算机视觉和无人机技术的迅猛发展,基于无人机平台的计算机视觉系统在民用和军事等领域得到了广泛的应用。在无人机平台上搭载目标跟踪定位系统可使无人机根据采集的图像信息进行自主分析,控制自身的运动。本文设计并研制出一套基于无人机平台的多波段成像目标跟踪定位系统,同时在无人机上搭载独立式的嵌入式平台在线处理图像数据。其中目标跟踪模块和地面目标定位模块是该系统的重要组成部分。针对目标跟踪模块,本文对已有的主流目标跟踪算法进行了比较研究,针对基于相关滤波的跟踪算法在背景干扰、旋转变化、遮挡情况下表现不佳等问题,本文提出一种基于在线样本挖掘的跟踪算法,来提高跟踪器的准确性和鲁棒性。实验表明,该算法在公开数据集上比其它跟踪算法的表现更加优异。针对地面目标定位模块,本文设计了一种基于图像的目标定位方法,并对干扰定位精度的因素进行分析与优化。通过光轴校准消除了传感器的安装误差,通过卡尔曼滤波减少了传感器造成的随机误差,通过实验验证了该定位方法的可行性。为提升无人机系统整体运行的稳定性,本文提出一种基于相机姿态角解算的目标轨迹预测,以解决由于无人机抖动导致的目标快速运动,采用基于检测的目标重定位方法解决目标全遮挡的问题,实现对目标的长时间跟踪。针对不同场景,本文对设计的机载多波段成像目标跟踪定位系统进行了测试。实验结果表明,该整机系统能够满足实时处理的要求,能够准确提供运动目标在图像中的像素位置以及相对无人机的实际位置。同时一定程度上实现了无人机的智能化,具有很强的实用性和应用前景。