随着社会的进步与发展，监控系统作为一种有效地安防手段已经被广泛的应用到各个行业中。传统的单摄像机监控系统只能对固定视野场景进行监控，具有一定的实时性、可靠性。当需要对多个视野场景同时进行大范围监控且需要各监控场景进行数据融合交互时，单摄像机就已经不能够满足这个要求，因此基于多摄像机的监控系统就应运而生了。　　本文以智能监控为背景，提出了基于多摄像机的运动目标检测与跟踪的系统研究，为多摄像机监控系统在大范围监控场景中进行目标的定位奠定基础，为后续的视频数据处理提供可靠的依据。本文主要从运动目标检测、运动目标跟踪、多摄像机协同等方面展开研究。对所涉及到的关键技术做了详细的阐述与研究，最终确定了本文所使用的研究方法。　　运动目标检测:在对比了目前常用的目标检测算法的应用特点的基础上，本文选择了使用背景差分法完成在固定单摄像机视野场景下的运动目标检测工作。应用高斯模型构建背景图像，为背景差分提供有效的背景模型。通过实验的效果验证了该方法的有效性，可以准确的检测到监控场景中的运动目标的区域。　　运动目标跟踪:考虑到目标在经过多个摄像机视野区域时会发生形态等变化，本文提出了基于颜色直方图特征为主要特征作为目标跟踪的匹配特征。应用Camshift算法自适应搜索视频序列图像中的目标的位置和大小，为多摄像机协同目标跟踪的特征集合的构建提供有效的特征信息。　　多摄像机协同:在基于单摄像机场景中目标跟踪的情况下，通过提取的目标特征构建目标特征集合作为多摄像机协同目标跟踪过程中的数据通信中枢。最后，在MicrosoftVistual C++6.0软件开发平台下，搭建了以两个摄像机视野场景模拟多摄像机协同目标跟踪的情况。在实验中，本文提出的构建目标特征集合的方法得到了很好的应用，也取得了较好的同目标在不同场景中的连续跟踪效果。