本文将对非交叠多监控设备目标追踪与匹配系统中起主要作用的背景建模，目标追踪和匹配这三个方面内容进行深入的研究，并进行相关的实验与系统设计。　　一段视频序列的信息包括时间信息及空间信息。如果想得到比较好的背景模型，必须充分结合时空两方面的信息，达到提高运算速度，降低系统资源开销的效果。本文结合时空相关性，消除时空中的冗余信息，提出了全新的快速背景建模方法。并采用两步更新策略，第一步对参数大范围调动，第二步进行精细解调。使模型能够快速的更新生效，在室内光照突然变化的情况下能够迅速反应。除此之外系统给出了不同应用情况下，对背景的定义接口，研究者可以根据自己情况而订制背景模型参数。此方法与经典的混合高斯建模和核密度估计建模方法相比，运算速度快，节省系统资源，构造简单，运行有效，无初始化限制，鲁棒性强。不管是在设计硬件系统还是软件系统中，都有很大的应用前景。它是一种比较实用的背景建模方法。　　目标追踪是非交叠多监控设备中目标追踪和匹配系统中的主要部分。本文通过研究粒子滤波算法，改进追踪过程中的观测似然，得到了比传统的粒子滤波更好的跟踪结果。同时在粒子滤波的框架下，融合不同的观测似然模型，比较在不同的光照条件下 LBP，HSV，EOH等观测模型的跟踪效果，以便在不同环境下融合最适合的观测似然模型用于追踪。　　本文结合快速的背景模型，在改进的粒子滤波框架下，融合不同的观察似然模型，采用三种不同的匹配依据，统计模型，时空关系及 BTF方法，实现了非交叠多监控设备中的多目标追踪与匹配。具体原理和实验细节将在下面的章节中将给出详细解释和说明。