目标跟踪是计算机视觉领域中研究的热点之一,并且在实际生活中已经得到了十分广泛的应用:譬如智能手机摄像软件中对人脸的跟踪对焦,无人机对用户选择的特定目标进行持续不间断跟踪飞行等,都是目标跟踪技术在实际生活中的典型应用。目标跟踪的概念是指在连续的图像序列中,检测并判断待跟踪物体的位置,从而得出物体完整的运动轨迹的过程。本文在简单介绍当前目标跟踪领域的研究现状后,选择了较为热门的TLD跟踪算法,并以此为核心构建目标跟踪系统。跟踪系统的硬件将基于SOPC平台,使用Nios Ⅱ CPU作为算法运行的计算单元。论文首先介绍了所选用的TLD跟踪算法的基本原理,给出了算法在PC平台运行的实际效果,而后详细介绍了SOPC系统的构建过程与算法移植到系统中的详细步骤,其中SOPC平台的设计主要分为软件和硬件两大方面,硬件部分主要运用到Altera公司的视频和图像处理套件,软件部分的主要工作则在于对生成的Nios Ⅱ系统的各个外设进行初始化以及基本的硬件驱动的编写。在将算法完整的加入到SOPC系统中时,还涉及到对算法代码的修改以及其他平台库函数功能的重新编写。最后,文中给出了系统最终的运行效果,简要分析了跟踪系统的优势以及存在的缺陷和不足。