随着无人机等“低慢小”技术的发展,“黑飞”现象屡禁不止,其对国家安全,社会治安,公民隐私产生的负面影响愈加严重。本文以有激光炮等定向能武器的车载式“低慢小”防控平台为背景,设计了光电跟踪系统架构并针对光电跟踪系统中的关键技术进行研究,主要包括“低慢小”目标检测,长时稳定跟踪算法,自动曝光参数控制,时间滞后补偿。目标检测环节首先提出了针对强光照天空背景的自适应参数光照均衡算法,有效调节了采集图像的亮度,突出了目标,接下来结合高斯滤波去噪与形态学变换增强图像,抑制背景,最后使用自适应阈值对天空背景下的“低慢小”目标的进行提取,并将检测结果信息输出给后续跟踪模块。目标跟踪方面,针对“低慢小”飞行器的目标特性,以及其在实际应用场景中运动模糊、低分辨率、易受遮挡等跟踪难点,以快速判别尺度空间跟踪算法（f DSST）为基准算法,提出一种将置信度用于更新和遮挡判定并加入了多特征融合与低秩重检测模块的长时目标跟踪算法,在公开数据集OTB-100以及本课题真实场景下采集的视频进行试验,结果表明了该算法能够实现对“低慢小”目标的长时间稳定跟踪,与基准的算法相比,跟踪精度与成功率等各项指标均有明显的提升。针对防控平台实际应用场景中“过曝”现象对目标检测与跟踪的影响,提出了一种结合归一化平均灰度值的自动曝光控制方法,依据归一化平均灰度值优化图像质量评价标准并通过图像亮度分块统计以及相关实验确定曝光参数调整值,采取“先曝光时间,后增益”的策略动态的调节曝光时间与图像增益,有效提高了采集图像的质量与运算速率。另外,针对图像处理系统以及自动曝光控制所产生的时滞影响跟踪算法与伺服控制精度的问题,设计时间滞后前馈补偿环节,考虑“低慢小”目标特点提出了参数动态调节,改进了“当前”运动模型,并结合推广Kalman滤波实现了对目标信息的预测,提高了平台的跟踪精度,有效的补偿了各个环节的延时。