计算机视觉中的动态目标检测与跟踪技术是当前研究的热点。随着无人机技术的成熟,其独有的机动性强、灵活性高等优势受到国内外学者的欢迎。将计算机视觉技术应用到无人机上是一项新的挑战。本文以旋翼无人机围绕民航客机检查项目和国际空中机器人竞赛第七代任务为背景,研究了基于视觉的移动目标检测和基于图像伺服的四旋翼无人机跟踪方法。首先,针对任务需求与规则,设计四旋翼无人机对地动态目标跟踪系统的硬件方案,确定视频采集与处理模块以及无人机飞行控制器的硬件选型;优化设计目标跟踪总体系统软件方案,确定图像采集与处理算法的处理流程以及与飞行控制模块的通信方式。其次,针对地面动态目标状态变化以及无人机抖动等环境因素导致的目标检测失败问题,提出基于高斯混合模型融合形状特征的方法对地面目标识别,并解算出目标相对无人机的位姿信息。同时,根据比赛场地地标信息,设计结合HSV颜色空间的霍夫直线检测算法来检测无人机的偏航角度,校正地面目标的运动方向,结合HSV颜色空间与轮廓特征的边界检测算法检测无人机是否出场地边界。再次,对四旋翼无人机系统的运动进行分析,设计基于图像的视觉伺服跟踪控制器。将动态目标像素中心位置与图像像素中心位置的偏差作为控制器的输入,计算得到控制数据,完成基于图像序列的PID跟踪控制器设计。最后,针对四旋翼无人机对地动态目标快速检测与稳定跟踪任务的需求,搭建了四旋翼无人机视觉跟踪软件系统,完成目标检测识别、边界检测与目标跟踪实验。实验结果表明,系统能够较好的完成动态目标快速识别与稳定跟踪能力,验证了系统的稳定性和有效性。