当前,在军事及民用领域中,空中机器人有着广泛的应用价值。比如侦察巡逻、自然灾害的监视与支援等,这些一直受到国内外政府和民间的普遍重视。空中机器人技术也吸引了各国专家学者的注意。而目标检测与跟踪系统作为空中机器人视觉系统组成中极其重要的一部分,在空中机器人完成目标检测、定位导航等任务过程中起着不可或缺的作用,是空中机器人研究的热点之一。 由于现实世界的复杂性,使得目标检测与跟踪都是建立在一定程度的限制和假设的基础上,很难找到一个适用于所有应用场合的目标检测与跟踪解决方案。本文首先研究了以往其它领域的目标检测与跟踪的主要方法,进而针对空中机器人的自身特点以及复杂飞行环境,给出了一套适用于空中机器人的目标检测与跟踪解决方案,为实现空中机器人的GPS定位导航任务提供参考坐标。 文章首先对空中机器人的发展历史及分类作以概述,并对国内外的研究状况进行了介绍；比较了主流的目标检测与跟踪方法的利弊,引入了基于无参密度估计的MeanShift跟踪算法。该算法以图像直方图分布作为匹配跟踪的依据,对目标的外形和尺寸不敏感,具有快速、稳定、有效的优点。 本文对目标检测与跟踪系统的硬件、软件设计做了详细的介绍,由于MeanShift跟踪算法需要对图像进行穷举匹配,并且难以跟踪快速运动的目标,所以设计了非参数化的基于颜色信息的CamShift跟踪算法。由于物体的颜色信息是物体的固有特征,利用目标的颜色特征对目标进行跟踪还可以解决目标被遮挡后丢失的问题。最后给出了仿真结果。通过对仿真结果的分析最终得出结论,本文设计的目标检测与跟踪系统及其算法具有较高的可行性。