近年来,随着机器视觉、智能视频监控等领域的快速发展,运动目标的识别与跟踪技术日渐发展与成熟。针对基于视觉的运动目标跟踪技术,论文提出了一种基于ARM嵌入式平台的运动目标跟踪方案,将嵌入式平台和运动目标跟踪技术结合起来。本论文主要工作和成果如下:(1)研究了三种典型的的运动目标检测算:光流法、帧间差分法和基于混合高斯模型的背景减除法。在各种现有算法的基础上,提出了一种基于Surendra背景更新算法的运动目标检测算法,从二值差分方法、自适应阈值分割和背景更新策略三个方面进行了改进。(2)对目标跟踪算法进行了研究。在两种主流目标跟踪算法:mean shift和粒子滤波算法基础上,提出了一种以粒子滤波算法为框架的改进算法。改进的粒子滤波算法融合了颜色和运动两种特征,采用一种改进的重要性重采样方法,并且把mean shift嵌入到粒子滤波算法中。(3)完成了运动目标跟踪算法的嵌入式设计。构建了一个以MINI5728为核心、搭载USB摄像头的嵌入式平台,完成了软件开发环境的搭建并对嵌入式Linux系统进行移植。在此基础上完成了运动目标跟踪系统的软件设计,包括基于VideoLinux2的图像采集模块设计、基于计算机视觉库OpenCV的运动目标跟踪模块设计以及Qt可视化界面的开发。