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针对视频目标跟踪中遮挡问题处理不佳和快速运动目标易丢失的问题,提出一种云自适应PSO(CAPSO)优化粒子滤波的视频目标跟踪算法。算法利用粒子滤波预测目标区域在视频下一帧图像的位置,结合颜色直方图统计特性,引入CAPSO算法并根据粒子适应度值将粒子集分成三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略,普通种群的惯性权重由X条件云发生器自适应地调整,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重满足快速寻优能力又具有随机性。通过CAPSO优化,降低了粒子滤波重采样帧数,减少了算法的运算量,同时提高了搜索