随着计算机技术的不断发展，随着相应的硬件设备（如:摄像机、云台等）成本的日益下降，数字视频处理技术已经得到了广泛的应用，视频监控系统也逐渐深入了人们的日常生活。智能监控系统已成为实际应用的迫切需要。　　在国外，智能视频监控系统的开发起步较早，其监控的智能化程度较高，应用领域也比较广泛。在我国，监控系统的使用正在逐步普及，已经被广泛的应用于机场、车站、银行、超市、住宅小区，交通工具内等公共场所，但是由于起步较晚，其智能化程度还很低。经常出现保存了大量数据却无法辨别目标的情况。　　本论文研究的主要内容是视频图像中运动目标的跟踪。研究重点主要是对特定运动目标的位置和大小同步跟踪，即摄像机在跟踪运动目标而转动的同时，其焦距也会根据目标的大小变化而调节，使监控画面达到最佳观察效果。　　为此，本文提出了一种基于边缘信息的运动目标特征描述方法，本算法以模板中的边缘信息作为匹配特征，在大大减少了运算数据量的同时，也克服了光照对匹配的影响。同时，这种特征描述方法也适用于后续的模板更新、目标的大小检测等处理。其次，本文采用统计理论，和三维空间搜索方法，对运动目标的大小进行检测。在检测过程中，匹配模板的特征信息可随着运动目标的形态变化而更新。同时，三维空间搜索方法则可有效地对目标位置和大小变化进行同步检测。最后，通过大量的实验，给出了云台和摄像机焦距变化的数学模型，并设计出了相应的控制策略。　　实验结果表明，本文所实现的方法，在实时性、抗干扰能力、对光照环境的鲁棒性都有明显的效果。另一方面，云台和摄像机焦距的控制也能够满足实际应用的需要。