小型机载平台运动目标检测广泛应用于军事侦察、救援勘探等领域。小型机载平台属于典型的动平台运动目标检测场景，目标运动的同时，成像平台也在运动，受成像距离影响，目标尺寸较小，目标检测难度大；然而，小型机载平台又是一种典型的嵌入式应用场景，计算资源、存储资源受限，对实时性有着极高的要求，对功耗和体积约束严格。因此，本文深入研究了面向小型机载平台的运动目标实时检测算法，及其硬件加速实现。
　　首先，本文根据小型机载平台运动目标检测任务的特点，选取基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)配准的运动目标检测方法，该方法在检测精度与处理速度之间有一个较好的权衡；然而，该方法存在着“特征点集中在目标周围导致全局运动估计准确度下降”的问题，算法在通用PC平台实现的处理耗时较多，仍然不满足小型机载平台的实时性高要求，这2个问题均指向了ORB特征提取与描述算法。
　　然后，本文提出了一种与计算平台和设计优化无关的算法处理速度评价方法，按此方法分析了ORB算法各个步骤的计算复杂度与存储访问情况，定位算法瓶颈，并对ORB进行改进，提出一种基于区域排序的特征点择优选取策略，该策略使得ORB特征点在全图的分布更加分散，有效的解决了全局运动估计不准确的问题，同时大幅度减少了特征点排序的计算量，本文还提出了一种旋转点对模式离线计算的策略，移除了大量的浮点乘法操作，减少了算法处理耗时。
　　最后，本文对改进后的算法模型进行硬件加速设计，提出了一种基于FPGA+DSP的运动目标检测架构，并在FPGA+DSP异构计算平台上部署该架构，实现一个运动目标检测器，实验结果表明，该运动目标检测器在保持较高目标检测准确率的前提下，处理耗时极低，对于640*480分辨率的图像，处理帧频高达160fps，资源使用很少，功耗低于6W，适用于资源受限、实时性要求高、功耗约束严格的小型机载平台。