机器视觉中目标检测及跟踪技术是当前研究的热点。由于传统目标跟踪系统往往采用静态视频采集设备,视频采集范围具有局限性。随着无人机技术的不断成熟和相关产品价格的降低,将机器视觉技术应用到无人机上是一项新的突破,为目标跟踪技术提供了新思路,受到越来越多研究者的关注。其中四旋翼无人机具有机动性强、隐蔽性好以及灵活性高等独特优势,本文利用四旋翼无人机为载体,对无人机目标跟踪技术进行相关研究,针对传统目标跟踪技术存在的缺点,提出一种基于云台和无人机联合对目标跟踪的解决方案。本文主要研究工作如下:（1）首先,为搭建四旋翼无人机目标跟踪硬件系统,规划了无人机目标跟踪系统总体设计结构,并对硬件系统提出了需求。采用模块化的方法将硬件系统分为飞行控制系统和视觉跟踪系统。并对系统硬件方案进行设计和选型。（2）针对四旋翼目标跟踪系统软件设计问题。通过分析四旋翼无人机飞行控制原理以及云台控制原理,设计基于PID控制的无人机位置和姿态控制器以及云台控制器。机器视觉图像部分采用FAST和SURF结合的目标检测方法,设计视觉信息传输协议。（3）针对目标跟踪系统可能遇到遮挡或目标尺度变化的问题,对常用的主流目标跟踪算法TLD（Tracking-Learning-Detection）和KCF（Kernel Correlation Filter）进行了深入研究,并在此基础上对KCF算法进行遮挡和尺度变化上的改进,通过在OTB数据集对比实验,改进KCF算法精确度相比KCF和TLD算法精确度分别提高了4.6%和21.4%,成功率分别提高了30.8%和9.8%。（4）基于上述硬件系统、软件系统和目标检测跟踪算法,测试无人机目标检测跟踪系统实验平台,其中包括基于视觉的云台跟踪实验,四旋翼定高模式飞行实验,四旋翼目标检测与跟踪实验。但是目前跟踪的目标主要以人和车等地面上的目标为主。本文尝试性的以空中无人机目标作为研究对象,完成对其的目标检测与跟踪任务。