目标跟踪检测技术是计算机视觉和模式识别等多个领域的研究热点,其在智能监控、智能交通、人机交互等多个场景有着广泛的运用。随着智能设备的爆炸性增长,计算的重心逐渐由过去的集中式大型计算机系统转移到智能设备的嵌入式系统。因此,目前面临的一个重要挑战就是如何设计高性能、低功耗的目标跟踪检测系统。而概率计算方法通过使用概率序列表示数值,可以使用很简单的电路实现传统方法中较为复杂的运算。因此,本文的重点在于使用概率计算方法实现高性能、低功耗的目标检测算法。首先,本文介绍了目标跟踪检测技术和概率计算方法的原理,分析了概率计算方法适合的应用场景,论证了应用概率计算方法于目标跟踪检测技术的合理性。通过对经典动目标检测算法,包括背景减法、帧差法、光流法和三维马尔科夫场法的对比,分析了各种算法的特点和适用性。然后本文分别使用基于传统方法的快速时间-空间三维置信传播算法和基于概率计算方法的置信传播算法实现了动目标检测系统。在实现概率置信传播算法过程中,本文设计了概率归一化模块、概率矩阵乘法模块,提出了使用正/负似然函数的方式抑制噪声提升检测性能。本文实现的概率动目标检测系统在检测性能相仿的条件下,硬件效率得到了85%的提升。最后,本文通过使用概率指数、分段式概率乘法、概率矩阵乘法等技术,实现了基于概率计算方法和粒子滤波算法的目标跟踪系统。在性能相仿的条件下,本文实现的概率目标跟踪系统的硬件效率是传统方法的2.94倍。