视频图像序列中运动目标的检测与跟踪是实现智能视频监控系统的关键技术,也是计算机视觉方向的研究热点。本文主要的研究工作及贡献有两个方面：(1)在运动目标检测与分割方面,本文首先分析了时间差分法和背景减除法,提出了背景模型更新策略的改进方法,对背景的更新区域与更新时间进行限定,使得背景的更新具有针对性；其次,改进和优化混合高斯模型相关参数,可在复杂场景中的有效检测运动目标；最后提出了YUV颜色空间中快速的阴影抑制算法,提高了运动目标检测的准确性。(2)在运动目标跟踪方面,本文利用运动目标检测结果,以目标的形心、面积及颜色直方图构建代价函数,通过Kalman滤波实现多运动目标的匹配跟踪,并在统计目标颜色直方图时,以运动检测结果为掩码,利用图像金字塔的思想统计前景像素的颜色分布,提高了颜色直方图的计算速度；此外,针对应用需求,利用单目标跟踪,实现云台的自动控制,进而对目标进行持续跟踪。本系统的实际运行结果表明,所采用的算法能够满足实时性的需求且有较好的检测与跟踪效果。