视频序列中运动目标的自动检测、定位与跟踪技术是计算机视觉研究中一个重要的领域,在基于视频的监控、数字娱乐等等方面都有非常广泛的应用。本文首先对其中的关键技术：运动检测、目标定位、目标跟踪进行了深入的研究,包括对研究现状、主流方法等的分析,对已有方法针对运行时间和准确度等方面进行的改进以及相应的验证、对比实验等。本文在运动检测、目标定位、目标跟踪三方面均有较为新颖的结果。具体地,运动检测方面,提出了一种基于多层自组织网络的背景建模方法,能够在复杂动态背景下准确地提取出运动目标,并通过并行计算平台实现了该算法,保证了其实时性；目标定位方面,分别提出了一种基于筛选机制的概率占据图目标定位方法和一种基于可视外壳重构的体元投影图目标定位方法,前者通过引入筛选机制,能够更加快速准确地计算出物体出现在某位置的概率,后者通过并行计算技术加速可视外壳重构,能够实时地得到运动物体的三维轮廓,并准确地确定物体的位置；目标跟踪方面,分别实现了基于粒子滤波算法的行人跟踪和基于多最短路径算法的离线多马鱼跟踪,前者通过粒子滤波跟踪器与启发式规则相结合的方式,实现了实验室内行人的自动跟踪,后者通过定义全局目标函数并采用多最短路径算法求解的方式,实现了无交叠的多条斑马鱼的自动跟踪。最后,作为一个应用实例,结合安全高效自动桥式吊车关键技术与系统集成项目,在桥式吊车工作场景下,本文设计并实现了一个动态目标检测与跟踪系统,能够在大型桥式吊车的工作场景中自动的检测、定位并跟踪进入其中的行人。综上,本文深入研究了视频序列中动态目标的检测与跟踪技术,对其中的关键算法均有或大或小的创新,所有算法都通过严格的实验验证了其有效性,最后结合桥式吊车的工作场景,设计并实现了一个动态目标检测与跟踪系统,较好地完成了桥式吊车中动态目标的自动检测、定位与跟踪任务。