随着计算机技术和控制技术的飞速发展，图像处理、计算机视觉等领域出现了大量的理论方法，被广泛应用于生活中。其中，基于视觉图像的目标跟踪技术是计算机视觉领域中一项必不可少的关键性技术，典型的应用场合有：军事上的各类防御系统，空中交通管制系统、海岸监视系统、汽车和个人GPS导航系统等，这些都是近场目标跟踪所研究的领域。关于近场目标跟踪的方法主要有：均值偏移算法、卡尔曼滤波器算法及改进的算法、粒子滤波算法等。本文的主要研究工作是基于DaVinci技术的DM6446硬件平台，编程实现粒子滤波算法对视频目标的跟踪测试。该平台的核心处理器是TMS320DM6446，拥有ARM+DSP双核架构，数据处理能力强大，外设资源丰富，能够有效的满足视频处理的数据量大、实时性高的要求，对视频目标跟踪而言，是理想的硬件平台。本文从实际应用出发，首先对粒子滤波算法的理论基础进行了深入的学习和研究，完成了基本粒子滤波算法的测试；其次在DM6446平台下，对粒子滤波算法和基于基本粒子滤波改进算法的性能进行了比较和分析。结果表明基本粒子滤波算法能实时的跟踪行动目标；改进的算法在准确度上优于基本粒子滤波算法。