动态目标检测与跟踪是智能监控系统的重要组成部分，它融合了图像处理、模式识别、自动控制及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果，是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题，在军事武器、工业监控、交通管理等领域都有广泛的应用。目前，图像序列中的动态目标检测与跟踪已成为新的研究热点，本文的研究对象也是图像序列，或者说视频序列。由于在不同环境条件下或实现的功能不同，动态目标检测和跟踪算法并没有固定的模式，因此需对已有的算法进行取舍或者在某些情况下要实现一些新算法来满足所面临的条件，这也是当前讨论的热点问题之一。本文在总结和分析现有运动目标检测与跟踪方法的基础上，设计并实现了一个视频序列采集的动态目标检测及跟踪系统，针对视频跟踪系统中目标检测与跟踪预测两个关键环节，采用并改进了一系列图像分割与跟踪预测算法，得到了较好的实验效果。在图像采集中，本文采用了Windows多媒体视频服务库中的AVIcap来操作数字摄像头实现视频序列的捕获，使系统不依赖于视频采集卡等硬件设备，增强了系统的可移植性。在目标检测过程中，图像分割采用了改进的最大类间方差法，使算法的精度得到了提高；对于跟踪预测方法，本系统采用了改进的连通域标记算法和一个基于Kalman滤波的跟踪预测算法，使系统的实时性和跟踪预测的精度均得到了提高。本文为检测与跟踪设计了手动和自动两种模式，一定程度上增强了系统的灵活性；系统运行时给出了目标的位置大小等特征量，并显示出了摄像头应做的动作，提高了系统的实用性。实验表明系统所使用的检测和跟踪算法满足了系统要求，达到了预期的效果，本文所使用的算法在智能视觉监控、空中预警、工业检测等领域也具有一定的实用价值。