在空地协同背景下,地面目标的移动导致其在无人机视角下外观会发生较大变化,传统算法很难满足此类场景的应用要求。。针对这一问题,提出基于并行跟踪和检测框架(Parallel Tracking and Detection,PTAD)和深度学习的目标检测与跟踪算法。首先,将基于卷积神经网络的目标检测算法SSD(Single Shot Multi Box Detector)作为PTAD的检测子处理关键帧获取目标信息并提供给跟踪子;其次,检测子与跟踪子并行处理图像帧并计算检测与跟踪结果框的重叠度及跟踪结果的置信度;最后,根据跟踪子与检测子的跟踪或检测状态来判断是否对跟踪子或检测子进行更新,并实现对图像帧中的目标进行实时跟踪。在无人机视角下的视频序列上开展实验研究和对比分析,实验结果表明文章提出的算法的性能高于PTAD框架下最优算法且实时性提高了13%,验证了此算法的有效性。