智能监控系统的特点之一是对运动目标在监控视场中的行为进行分析，而行为分析的关键是对运动目标的跟踪。特别是在安防监控系统中，对特定目标的跟踪，因受周围环境的干扰因素多而导致目标丢失，以及错误跟踪的问题存在。为此，本文针对这一问题展开了研究。　　针对特定目标在监控视场的运动过程中，会出现的运动状态的变化，特别是在群体目标中，被其他目标粘连遮挡等情况下，导致其特征的变化较大，有用信息丢失，为此，本文提出了将运动目标的轮廓信息和运动速度相结合的方法进行跟踪。　　首先将特定运动目标的运动状态的变化分为三个状态，即单一状态、粘连遮挡状态以及分离状态，提出了判断不同运动状态的方法。然后对运动目标的不同运动状态使用不同的跟踪策略:单一状态时，与上一帧目标重复面积最大的目标作为当前的跟踪目标，记录目标此时的轮廓、运动速度、平均运动速度以及运动轨迹等信息;粘连状态时，使用上一帧计算得到的运动速度，预测目标在当前帧中的位置，然后通过轮廓匹配校正跟踪结果;分离状态时，在当前的众多前景目标中，与上一帧目标重复面积最大且相似度最大的目标作为当前的跟踪目标。　　对国际标准测试视频和实际拍摄的监控视频进行测试实验。在测试视频中，特定目标先与其他前景目标发生粘连，然后被另一运动目标遮挡。测试结果表明，在这一过程中，本文方法可有效地解决目标的粘连遮挡问题，尤其是对监控视频中，目标间的遮挡与粘连较为严重，目标特征受周围目标影响较大的情况下，也可较好的跟踪到该特定目标。由此验证了本文方法的有效性。