随着世界经济的不断发展，海洋运输事业日益显示其重要地位。纵观航运技术发展的历史，虽然IMO和相关航运组织制定了一系列船舶避碰规则、强制船舶配备了必要的助航设备、建立了船舶交管系统VTS和船舶报告等制度，但船舶碰撞事故还是屡有发生。红外成像设备能昼夜连续被动探测，抗干扰能力强，把它作为雷达、ARPA等海上观测设备的一种有效补充，无疑将在很大程度上提高船舶航行的安全性。可见，对于红外目标识别技术的研究对未来航运事业的发展也将有重要的意义。 红外目标识别主要包括目标检测和跟踪两个方面，通过对其原理和方法的分析，本文将近年来迅速发展的神经网络技术应用于红外目标识别，充分发挥神经网络的智能优势，取得了较为满意的效果。 本文首先分析了国内外航运发展状况，指出红外目标识别研究是发展海上运输事业，提高船舶航行安全的必然趋势，并根据国内外在这一领域的研究现状，提出了用神经网络来进行红外目标识别的观点。 其次，介绍了神经网络的发展历史及其广泛的应用领域。对人工神经网络的基本结构，包括其模型、激活转移函数、网络拓扑结构以及学习方式等作了阐述，为接下去两章中，在用神经网络实现红外目标检测与跟踪时，进行神经网络的设计奠定了基础。 再次，阐明了红外目标检测与跟踪的原理和算法。选用了径向基(RBF)神经网络和非线性自回归(NARX)网络实现了单帧图像的红外目标检测，用BP神经网络辅助卡尔曼滤波实现了目标的实时跟踪。实验结果表明，神经网络应用于目标识别是可行的，有效的。 最后，指出红外目标检测与跟踪之间是相辅相成的关系，本文的研究对海上目标识别有积极的意义。本文算法还可与硬件结合，开发出更具有实用价值的红外目标识别系统。