随着计算机视觉技术的不断发展和智能化应用的不断深化，图像识别系统的研究在很多领域得到广泛关注。智能视频跟踪是模式识别、机器视觉、图像处理、人工智能等多学科的综合，是一个很有应用价值的研究方向。尽管目前有些视频跟踪产品已经上市，但效果并不理想，适应性差，有很多应用局限性。为此针对不同应用领域开发普适性的目标检测与跟踪算法以及对跟踪系统整体设计仍是前沿课题。本文的目的就是要对智能视频跟踪系统的一些部分关键技术进行研究，本文的主要工作概况如下：　　 1、从监控系统的发展历程的角度出发，对基于控制键盘、PC机和DSP微控器的3种视频监控系统框架进行了分析，并给出了本课题要研究的智能视频跟踪系统的整体设计方案。　　 2、对CCD摄像机原理进行了分析，并重点研究了云台的控制方法，研究了如何通过目标质心与视域中心的位置判断云台移动方向，并从摄像机的成像原理入手研究了云台转动角度的计算问题。　　 3、从图像处理的角度出发，逐一论述了视频跟踪系统的软件处理过程。首先简要分析了视频图像的预处理过程，包括图像的去噪和增强技术等。接下来重点研究了运动目标检测算法，包括光流法，帧差法和背景差法，对他们原理进行了详细分析，并比较了他们的优缺点，然后采取帧差法与背景差法相结合的方式，设计了一种新算法用来消除背景干扰，解决了部分假目标现象，运用此方法可以正确地检测出运动目标，进而能够很好地完成对运动目标的跟踪任务，通过实验得到了有效的验证。　　 4、从跟踪算法理论的角度出发，系统地研究了视频跟踪算法的四种基本框架，比较了他们的优缺点，并结合本课题实际，在基于区域的跟踪算法框架下，采用卡尔曼滤波进行目标跟踪研究，并通过实验得到了较好的跟踪效果。　　 但从系统应用的角度考虑，本课题还有一些工作要做，如跟踪丢失，软件优化，运动目标分类等问题的研究，这在文章最后部分做了讨论。