视觉跟踪技术是机器视觉领域的一个重要分支,在视频监控、视觉导航、医疗等领域有着广泛的发展前景。随着传感设备及计算机硬件性能的提升,视觉跟踪更是显示出了其广阔的用武之地。本文以边界安防为实际背景,研究了基于视觉伺服的立体边界安防系统的设计与实现,重点分析了基于检测的跟踪算法和基于粒子滤波的跟踪算法。首先,总结了国内外相关技术的研究现状,然后结合本课题的实际需求给出了基于视觉伺服的立体边界安防系统的整体方案。将系统按功能分为主控子系统、入侵报警子系统、视觉跟踪子系统以及机动跟踪子系统,并重点分析了视觉跟踪系统的方案设计,给出了视觉跟踪系统的算法框架,为其后的算法研究奠定基础。然后,研究了移动目标检测算法,分析了三帧差分法和Lucas-Kanade光流法的检测原理,并通过实验分析了检测效果,针对帧差法由于背景抖动而引起雪花噪点和光流法存在不真实角点的情况,研究了利用灰度投影算法对图像背景位移进行补偿的方法,并进行了实验验证。其次,研究了基于帧差法和基于粒子滤波法的视觉目标跟踪算法的设计与实现问题。结合立体边界安防系统功能需求,分别设计了单目标跟踪算法和多目标跟踪算法,通过理论推导和实验分析了上述跟踪方法的效果以及影响因素,并且在多目标跟踪中利用连通域检测算法和联合概率数据关联滤波算法对不同目标进行了区分,改善了跟踪算法的性能。最后,研究了基于视觉伺服的立体边界安防系统平台的设计和实现问题,给出了本文安防系统的硬件结构组成,并对视觉伺服系统中的云台的结构设计及控制算法进行了分析。完成了视觉伺服系统的转动跟踪验证试验,分析了影响跟踪效果的相关因素。