视觉目标检测与视觉目标跟踪技术在军事领域的重大战略意义及其在民用领域的巨大实用价值，使其成为当今国内外众多高等院校、科研机构以及相关企业重点研究的热门课题。随着嵌入式技术的发展，结合嵌入式平台实现视觉目标检测与跟踪具有非常广阔的应用前景。在视觉目标检测方面，研究了一种融合边缘信息，背景减除，对称帧差的目标检测新方法。首先利用对称帧差法和边缘信息动态的构建背景模型，然后利用背景减除法检测运动目标。实验结果表明，该方法兼顾了对动态场景的适应性、目标特征信息提取的完整性、对场景噪声的鲁棒性，目标检测效果优于传统的帧差法和背景减除法。在视觉目标跟踪方面，首先研究了粒子滤波视觉跟踪与均值漂移视觉跟踪，然后综合考虑这两种方法各自的特点，针对粒子退化以及粒子贫化现象，提出基于传统粒子滤波视觉跟踪框架，从粒子采样和粒子重采样两方面进行改进，一是自适应的嵌入均值漂移方法以优化粒子采样过程，二是引入遗传进化思想改进重采样过程以增加粒子多样性，从而以较低的计算代价获得了较高的跟踪鲁棒性。在嵌入式技术应用方面，利用DM6446开发板进行视觉跟踪系统的设计，具体进行了视觉跟踪系统的总体框架及各模块功能设计，开发环境的搭建与算法编程优化，构建了基于DM6446的视觉跟踪实验平台并进行了目标跟踪实验。实验结果表明，本文改进的视觉跟踪算法具有较强的稳健性，结合视觉跟踪技术与嵌入式技术而设计的嵌入式视觉跟踪系统能够达到实时图像处理要求。