针对民用机场外来飞行物入侵的危害,以及机场范围内监控外来飞行物的设备自动化程度较低、价格昂贵等特点,本文通过结合机场范围内弱小运动目标检测、基于平行光轴双目运动目标位置计算、弱小运动目标轨迹预测分析与风险值计算等完成了机场外来飞行物的追踪与预测研究。首先分析大视场下弱小目标的时空成像特征,在时序上对像素灰度值进行统计学变换、在空间上对变换后相对灰度值进行固定阈值和最大类间阈值两次阈值生成,实现目标和背景的阈值分割;然后搭建大视场下的双目视觉系统定位模型,通过参数标定和模型修正,结合矩阵变换和平行光轴等计算方法,获得双目视觉系统视差校正公式,保证了双目视觉系统检测模型的位置输出精度;将传统静态目标的特征点替换为弱小运动目标检测的时空特征点,应用SIFT方法提取了时空特征向量,通过分析极线约束理论将位置代价融合至匹配代价矩阵,采用全局代价最小值实现对大视场下弱小运动目标时空匹配;最后,结合特征聚类离散轨迹特征量、修正马尔科夫轨迹预测以及风险值计算,实现了机场外来飞行物运动目标的风险值预测研究。结论如下:（1）运用光场的时序统计方法,使用统计分布的时序灰度值变换进行运动目标信号增强,提出空域固定阈值和最大类间阈值组合的二级阈值分割,实现大视场下多种光照环境下的弱小运动目标检测;（2）利用电子经纬仪和平行光管对双目视觉系统进行系统外部参数标定,实现双目检测系统的单参数偏角标定,并使用GPS实现对双目外部参数的校核,可将双目视觉系统结构引起的误差减小至3%;（3）将传统双目匹配算法做适应弱小运动目标的改进,且根据双目视觉系统的物理属性加入极线约束对匹配点进行二次筛选,并完成大视场下的运动目标的立体匹配和空间位置计算;（4）对运动目标轨迹点采用状态划分、轨迹聚类和修正马尔科夫预测,选择以最大概率序列为输入的风险值计算方法,实现外来飞行物的实时轨迹趋势预判和风险值评估,能够达到提前预警的效果。