无人机在战场上有着重要的战略意义,主要任务为侦察军情、监视目标、战斗评估等视觉任务。本文主要研究了在无人机平台上的对地目标检测与跟踪,针对低功耗嵌入设备的特点,优化检测算法,结合跟踪算法,设计了一个适用于无人机上低功耗嵌入式设备的目标检测与跟踪系统。在无人机的高空视野中,由于视距宽阔,感兴趣目标与无人机距离变化很大。同一目标在不同距离时,其尺寸不同,且在距离较近时,旋转变化也较多。对于目标检测任务来说,难度较大。在目标距离较远时,其尺寸远小于距离较近的目标,在同一画面中,尺度相差大的目标,对于目标检测任务说,难度较大。在无人机平台上,只能够搭载低功耗的嵌入式设备,且嵌入式设备算力较低,几乎无法搭载实时目标检测与跟踪系统,其实时性一直以来都是研究的难点。本文设计的快速目标检测算法中,主要采用残差结构技术,空洞卷积技术,深度可分离卷积技术,可变形卷积技术,多层特征融合技术等,设计了一种快速的,在高空对地面目标效果较好的快速目标检测算法,其速度达到了8.81FPS,平均准确率达到了86.3%,是一种能够部署在无人机搭载的低功耗嵌入式设备中,具有较高的实际意义。在目标检测的基础上,进一步对视觉任务中的多目标跟踪做了研究,提取了目标的颜色直方图和Io U联合特征,计算距离矩阵,利用卡尔曼滤波对目标做运动预测,结合匈牙利算法完成检测目标和预测目标的特征匹配。本文将目标检测算法与跟踪算法结合,设计出一种面向无人机平台的低功耗对地目标检测与跟踪系统,其速度能够达到12-15FPS,具有一定的实际使用价值和意义,并对无人机平台的目标检测与跟踪系统,提供了一种有效的设计思路。