一直以来目标跟踪都是机器视觉领域的一个研究热点,而且其应用广泛,特别是在智能监控中。随着软硬件技术的发展,智能监控也从最初的静态单摄像机的视频监控开始向现在的网络化、智能化方向迈进,而且越来越多的研究者加入到了多摄像机智能监控的研究中。实现多摄像机的目标连续跟踪是实现智能监控的基础,而如何实现跟踪目标在多个摄像机之间的成功交接是实现目标连续跟踪的核心问题,因此本文主要就多摄像机目标跟踪时的交接问题进行了研究,后续跟踪摄像机中的目标交接定位可以看作一个目标的初始化过程,因此基于这种初始化的思想本文首先对如何实现目标的自动初始化进行了研究,然后对多摄像机下的目标交接方法进行了初步探讨,最后设计实现了一个多摄像机目标跟踪算法实验平台,并且在多摄像机网络系统上进行了目标的交接跟踪实验。基于目标的锁定是一个目标初始化过程的思想,本文首先以行人目标为例对如何实现目标的自动初始化问题进行了研究,特别是针对当只有目标的描述性特征时如何利用这些模糊性的特征描述在视频帧中进行目标的自动搜索,最终锁定符合特征描述的目标这个问题进行了初步探讨,提出了一种基于目标颜色分块模型的目标自动初始化算法。首先针对描述性特征带有模糊性的特点采用模糊逻辑的隶属度概念对目标的颜色特征描述进行量化,然后结合行人目标的先验几何比例关系以及运动特征建立目标的颜色分块特征模型,并将其用于目标的自动初始化,本文中给出了三种情况下基于该方法的目标自动初始化实验结果,实验表明当目标的颜色纹理特征比较简单时,该方法可以很好地实现目标自动初始化。在多摄像机目标跟踪交接方面,本文提出了一种结合目标背景估计以及监控场景几何拓扑模型的多摄像机目标交接算法。首先使用了一种融合运动估计采样的Kalman滤波进行单摄像机下的目标跟踪,然后在跟踪过程中采用基于ORB不变特征的目标背景估计来确定目标的交接时刻和位置,最后提出了一种基于监控场景几何拓扑模型的交接摄像机判断调度算法。使用目标背景估计获得目标当前位置,在结合目标的运动特征在离线建立的监控场景的拓扑模型中快速确定接力摄像机,并利用PTZ摄像机的预置位功能进行云台的快速定位,实验结果表明该方法实现了交接摄像机的快速准确判断和调度。最后基于多台PTZ摄像机硬件网络设计并实现了一个多摄像机目标跟踪算法实验平台,将系统的通用模块进行了封装,避免了重复开发的浪费,方便了课题的后期研究。实验平台将目标跟踪算法模块设计为一个框架结构,方便同一模块的不同算法实现的比较选择。最后文中给出了在该算法平台下完成多摄像机目标跟踪交接的一个实验结果,实验表明该系统很好的完成了各项预期任务。