目标跟踪技术融合了自动控制、数学统计与分析、模式识别等多学科多领域的相关技术,一直是计算机视觉的研究热点和重点。众多的学者提出了多种多样的跟踪方法。但是这些算法或多或少还存在着一些不足,如对光照敏感、对目标的遮挡问题无法处理、容易受到相似物体的干扰等。在实际应用的问题中,复杂背景下对目标的准确跟踪一直是研究的难点,在复杂背景中目标的特征很容易被掩盖,或是被相似目标干扰无法准确定位。为了解决这一问题,本文开展了以下工作:(1)改进了常用的二维颜色直方图模型,融合目标特征与背景特征,将背景中易与目标混淆的特征进行缩小,将目标独特的具有代表性的特征放大,得到新的直方图,然后进行Camshift跟踪可以有效减小复杂背景的干扰,提高了算法的鲁棒性。(2)搭建了面向旋提手法培训机器人视觉跟踪的实验平台,将工业相机安装在面向旋提手法培训机器人头部,获取图像后发送至上位机处理系统,上位机进行目标跟踪,将目标位置换算为机器人的运动指令下发,下位机控制系统接收指令后驱动机器人进行运动从而完成闭环。(3)与面向旋提手法培训机器人进行联合调试。设计了基于位置的机器人运动控制算法,使用C++MFC编写了上位机测试系统并进行实验。本文在多种情况下对整个系统进行了测试。当跟踪场景中存在相似目标干扰时,本文算法可以在准确跟踪目标的前提下满足实时性。在对机器人进行视觉跟踪控制时,使用本文算法可以稳定跟踪移动的物体,并且在复杂环境下能准确识别目标。