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针对背景动态变化的场景,提出了一种基于全方位视觉的运动目标检测跟踪方法.采用统计方法建立背景模型,并实现背景模型的实时更新;利用减背景法和改进的二值图像连通域算法实现运动区域提取、分割;引入形态学算子计算目标区域体态比和紧密度,过滤背景干扰物;采用卡尔曼滤波与匹配矩阵相结合实现多个运动目标的跟踪;通过目标在HSV颜色空间中的H值、目标间的欧氏距离和目标相交面积等特征融合,提高目标跟踪的鲁棒性.实验表明,所设计的方法能实现实时准确的运动目标检测与跟踪.