飞机在机场进行起飞、降落、运输等一系列作业时，发生碰撞事故的概率越来越大。而且机场的可用空间有限，所以保障乘客和机场工作人员的安全以及规划飞机的运行路线是一个急需解决的问题。因此对飞机调运过程全程进行跟踪，准确测量飞机在调运过程中的位置、方位角和轨迹路线，避免飞机在调运过程中发生碰撞是一个重要的研究课题。计算机视觉技术非常适合调运避碰系统的需要，利用监控摄像机拍摄的序列图像对飞机调运轨迹过程进行跟踪和实时测量，可以有效避免调运中发生事故。基于视觉监控调运系统（Video-based Docking Systems）在机场调运系统中越来越重要。　　在机场调运避碰系统中，基于计算机视觉的方法是有效方法之一。其中目标识别与跟踪是计算机视觉图像处理研究中的重点与难点。本文主要研究了在机场调运避碰系统中的飞机检测与跟踪。主要研究内容如下：　　在调运系统的跟踪算法中，目标检测是跟踪算法的基础，当飞机进入摄像机视场，可以把飞机检测出来用于后续的跟踪。本文介绍了基于背景差分的目标检测、基于光流场的目标检测以及基于特征点匹配的目标检测，并把每种方法应用到飞机检测中。通过实验验证背景差分法中混合高斯模型的方法相对其他背景差分法具有比较好的检测效果；在基于特征点匹配算法中，本文结合薄板样条鲁棒点集匹配算法（TPS-RPM）与Sift特征点和Harris角点对飞机进行检测。　　在基于目标检测的基础上，本文结合一种新的基于局部特征模板匹配跟踪算法对飞机进行跟踪。基于模板匹配的跟踪算法是一种简单容易实现应用广泛的跟踪方法。传统的模板匹配算法对噪声、光照以及旋转遮挡的影响很大，在机场环境中这些因素的存在是不可避免的，所以本文改进了原有的模板匹配算法，结合图像的灰度信息与微分信息在极坐标系下对图像用梯度下降法搜索最佳匹配点进而对目标进行跟踪，同时在跟踪过程中，结合一种新的更新方法对模板库进行更新，提高了跟踪的精确度。　　本文结合改进了基于边缘模型目标跟踪及位姿解算，在目标检测的基础上，通过建立飞机轮廓的三维模型，投影到图像上，对飞机边缘点进行一维搜索，通过法向距离最小二乘迭代对飞机的位姿进行迭代求解跟踪。