随着人们对海洋资源的不断开发和利用,海事活动日益增多的同时海上事故也频繁发生,事故发生时,及时进行海上救援能够最大程度上保障落水人员的生命安全。人体目标检测与跟踪技术作为视频处理的重要研究内容,广泛应用于视频安防、人机交互等领域。本文主要针对海面场景下的人体目标特性及检测、跟踪算法进行研究,并搭建基于TMS320DM8168平台的视频处理系统,对算法进行验证。针对海面背景动态变化以及含有大量海浪噪声的特点,本文采用帧间差分法检测视频中所有的运动区域。针对人体目标相对于海面背景非常小的特点,本文通过检测人体头部来实现人体目标检测。使用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)提取训练样本的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征进行特征降维,训练支持向量机(Support Vector Machines,SVM),提取运动区域的HOG特征,使用SVM检测人体目标。进行目标跟踪时,针对人体目标随海浪运动时容易发生尺度变化的特点,引入尺度估计函数,针对人体目标易被遮挡的问题引入多特征融合算法,改进核相关滤波(Kernel Correlation Filter,KCF)目标跟踪算法。使用测试样本集对本文人体目标检测算法和传统的HOG+SVM算法进行性能对比,实验结果表明本文算法在不降低准确率的前提下提高了检测的速度。使用目标跟踪标准数据集(Object Tracking Benchmark,OTB)对本文改进的KCF算法和传统KCF算法进行对比,实验结果表明本文算法的跟踪精度和跟踪速度都有所提高。本文对基于TMS320DM8168处理器的视频处理平台进行了介绍,并分析了软件架构和工作流程。在配置完成软件开发环境后进行了算法移植,搭建基于TMS320DM8168的视频处理系统,实时采集可见光相机输出高清视频并处理。实验证明该系统能够完成海面人体目标的检测和跟踪,有一定工程应用价值,为后续工程应用打下了基础。