本文来源于项目——“多旋翼飞行器对地面目标跟踪系统的研究”。在多旋翼对地面目标进行跟踪的过程中，多旋翼、摄像头、被跟踪目标都在持续运动中[1]。由于多旋翼本身固有的约束和飞行环境的复杂性，现有的目标跟踪技术无法满足要求。因此，我们有提出对相关复杂背景下运动目标跟踪技术进行研究。具体研究内容如下：（1）对现有复杂环境下的运动目标检测、目标跟踪技术的现状进行了深入的调研、比较和分析，并选择适合多旋翼飞行器对地面目标跟踪系统的算法进行改造，改造过程包括算法原理上的改造和算法实现方式的改造两个方面；（2）深入学习、剖析了TLD（Tracking-Learning-Detection）目标跟踪算法。首先，对该算法涉及到的相关技术进行了分析和研究，包括模板匹配和相关系数法、前后向误差理论、中值流法、扫描窗口、最大期望法、自主学习法、协同学习法、正负约束法。其次，对原TLD算法的系统架构、系统流程、功能模块的实现机制进行了深入的研究分析；（3）改进算法：在对TLD算法深入研究的基础上，对原TLD算法进行了改进。主要改进了算法的综合模块，经过实验验证，在不影响实时性的前提下，目标跟踪的识别率有一定程度的优化、提升；（4）软硬件平台研究及实验分析：搭建了软硬件综合实验平台，并将程序移植到SOPC (System On Programmable Chip)平台上，在搭建好的可编程片上系统上使用标准的测试视频进行测试，从稳定性、准确性、实时性、鲁棒性等方面进行有效性、可行性的分析。主要工作包括嵌入式Linux操作系统移植、OpenCV的移植、交叉编译等；（5）在SOPC平台上进行软硬件协同设计，对算法进行进一步的修改、优化。