随着我们对智能视频分析的需求越来越大,智能视频分析的重要性已经不言而喻,相关的研究也处于如火如荼的状态。在智能视频分析中,视频目标的检测与跟踪是相当重要的部分,也吸引了众多中外学者进行研究。相对于单目标跟踪,多目标的跟踪更具实用价值,也更具挑战性。本文对视频中多目标跟踪的关键技术做出了研究,提出了多目标跟踪方案,以产生高准确度的跟踪结果。为了让本文的研究更具实用意义,此研究是基于DSP图像处理系统的,所提的多目标跟踪方案也要满足能对目标实时跟踪的要求。然后,本文以DSP为核心搭建了一套图像处理系统。最后,将该多目标跟踪方案在图像处理系统上进行实现,并完成优化。主要研究内容包括:1.介绍了常见的目标检测算法。对比后选用可变部件模型对目标进行检测,为之后的跟踪提供准确的目标信息。2.介绍了常见的多目标跟踪算法。采用先检测后跟踪的总体方案,即对检测所得的目标进行数据关联,以完成对多个目标的跟踪。然后,本文采用网络流模型对数据关联过程进行建模。本文在网络流模型的基础上做出改进,提出多特征融合的目标表征方式,形成了本文网络流算法。3.为达到实时跟踪,本文对滑动时间窗做出研究,提出了基于本文网络流算法的实时跟踪方案。同时对随之可能出现的相邻时间窗内目标轨迹集在重叠部分不一致的情况,本文提出了有效合理的轨迹集融合策略。至此,本文的多目标跟踪方案得以形成。4.本文采用DSP+FPGA的架构,搭建以TMS320C6678为核心的图像处理系统,并在此系统上完成本文多目标跟踪方案的实现以及优化。经过测试,系统能对640*480、10fps的视频进行实时跟踪。