随着图像、音频、视频等媒体信息的引入，有向的无线多媒体传感器成为计算机技术、通信技术中的一个新的研究领域，其研究结果已广泛应用于军事、环境、空间探索、医疗保健、交通等行业。目标跟踪是无线多媒体传感器研究的重点之一，由于CCD图像传感器的应用，使目标更加形象、直观，跟踪更加准确。智能视频跟踪是在不需要人为干预的情况下，通过摄像机拍摄的图像序列对运动目标进行自动识别、定位，并根据目标的行为控制摄像机做出相应的运动，从而实时的跟踪目标。本文针对视频跟踪技术主要研究了运动目标检测、运动目标轨迹预测和云台控制算法设计等问题。在目标图像检测方面，针对摄像机的运动以及图像检测的准确性和快速性要求，比较了常用的几种检测方法，针对其存在的不足，提出了基于运动补偿的三帧图像差分方法。在动态背景下，该方法能够快速准确的检测出运动目标。针对目标的运动轨迹预测，本文采用改进粒子滤波算法，为了提高跟踪的鲁棒性、实时性和准确性，提出了基于颜色直方图和基于轮廓直方图相结合的方法建立目标的参考模型，为了解决粒子滤波中粒子退化问题，采用粒子群算法优化粒子滤波器。仿真结果表明，本文改进的粒子滤波算法比传统的粒子滤波算法预测效果要好得多。在系统控制中，采用直流伺服电机控制云台转动，并建立了伺服系统数学模型。针对视频跟踪系统存在着干扰和运动目标不确定性等特点，分析了常规PID控制的局限性，设计了模糊PID控制器和内模PID控制器，应用这两种控制器对目标进行了跟踪仿真。仿真结果表明，模糊PID控制器和内模PID控制器均能满足跟踪的动态特性和鲁棒性，而且内模PID控制器设计方面，只有一个可调参数，所以实用性更好。