智能视觉在无人机侦察、导航、精确打击中有重要应用。本文针对航拍图像序列下地面运动目标的跟踪问题展开研究,主要的创新点如下:　　 1、针对航拍图像序列中车辆的姿态变化较大,使用传统的水平垂直的固定矩形跟踪框会把较多的背景像素统计到目标物上,造成目标表达的不精确的问题,本文研究了据车辆姿态使用倾斜矩形框内的颜色统计量表达目标物,并对车辆主对称轴进行跟踪,从而提高了目标模型的描述精度,提高了跟踪的稳定性和跟踪精度。　　 2、针对在使用整个目标物的特征统计量时,目标物的表达不够精细,跟踪鲁棒性不够的问题,本文提出了使用目标物上的多个相对均匀的块状区域内的特征统计量表达目标物。具体做法是,根据图像曲面的属性,对图像曲面进行块状区域划分。并利用目标物上多块区域内的颜色统计量及面积对目标物进行跟踪,实现了使用多个局部区域块内的特征对目标物的跟踪,有一定的鲁棒性。　　 3、为了确定目标物的尺度,在基于图像曲面属性分割的基础上,提出了凸显跟踪目标的离散尺度的计算方法。进而生成在相应尺度下的以二阶方向导数为权重的置信图,并结合mean-shift方法跟踪目标。