目标的检测与跟踪是智能交通、智能监控等领域的重要组成部分。尤其是行人的检测与跟踪,对于行人安全,行车安全都有着重要的意义。城市交通环境具有三个特点:行车时背景运动;运动目标主要是行人与车辆;背景环境复杂;本论文针对以上三个特点展开研究。论文的主要研究内容:第一是运动目标检测,对于静态背景,主要介绍了背景减除法、三帧差分法、光流法,分析了他们各自的优缺点。对于动态背景检测运动目标,是本文的核心部分之一,文中提出了改进的灰度投影算法,能够估计运动背景的平移,缩放等运动参数,并且准确地在动态背景下对运动目标检测;第二是人形目标识别,在完成运动目标检测的基础上,通过周长,宽高比,矩形度等图形特征识别运动目标中的人形目标;第三是运动目标跟踪,也是本文的核心部分,提出了基于多特征与kalman滤波融合的Meanshift跟踪算法,能够对多个目标进行快速有效地跟踪。通过实验可以证明本文所提出的算法无论在静态还是动态的背景下,都能完成运动目标准确实时地检测跟踪。在理论研究的基础上,针对于智能交通驾驶安全的问题,设计实现了行人检测跟踪系统,将运动目标锁定为人形目标,实现行人的检测与跟踪,并且通过分析行人的运动信息得到运动参数,实现行人计数和测速两个功能。