当前世界处于一个信息爆炸的时代，如何从海量的数据特别是视频数据中提取有用的数据成为一个巨大的挑战，因此智能视频分析技术便应运而生。目标跟踪技术作为智能视频分析中的一个基本技术，引起了学术界以及工业界都了广泛的关注。本文重点关注目标跟踪算法的研究与实现，介绍了目标跟踪算法在智能视频分析中的应用，阐述了目标跟踪算法的基本任务与类别，并归纳了目标跟踪算法的一般流程，介绍了目标跟踪算法的最新发展动态。智能分析技术需要高效的视频输入输出端口，以及强大的数据处理能力。TI推出的DavinciTM系列DSP芯片正好切合了上述需求。作者参与开发了基于TI的DavinciTM系列DSP芯片的两代视频分析系统的开发。第一代系统以DM6437DSP为核心，基于DSP/BIOS构建了视频捕获、处理、目标跟踪算法以及与PC端GUI界面交互的一个总体软件构架。第二代系统基于DM8168SoC为核心，基于Linux、SYS/BIOS、DVRRDK以及McFW构建了一套视频处理系统，由ARM核负责视频的捕获显示、压缩编码、存储控制等功能，由DSP核来运行智能视频分析算法，实现了多个ARM核与DSP核的协同工作。本文从硬件平台的实现、软件功能构建两个方面介绍了这两代视频分析系统。基于上述研究，作者选择了目标跟踪领域的两种经典算法Mean Shift和粒子滤波两种算法在C64x+DSP核上进行实现，并针对C64x+和的硬件特点对算法进行了优化。在不降低目标跟踪准确性的同时，将算法的运行速度提高了6倍以上。并将上述算法嵌入实际的硬件平台，实现了一个带目标跟踪功能的智能分析系统。本文详细介绍了两种算法的优化与实现过程，并总结归纳了算法研究与实现的四个步骤，介绍了算法从理论研究阶段转向在具体硬件平台上优化实现的原理、工具以及方法。