为了实现工业相机对动态目标的准确、实时跟踪，提出了基于卡尔曼滤波的算法。通过创建背景模型来估计出当前背景，进而得到前景区域，并对前景区域进行相关处理，最后通过计算补集得到更新后的背景。此方法能根据不同场景信息调整前景与背景阈值,减弱背景区域造成的噪声影响，实时地根据场景变化快速、自动更新背景，并对每一位置的像素进行背景估计。通过在VS2010平台上结合JAI软件开工具包（Software Development Kit，SDK）调用Halcon函数库实现了卡尔曼滤波动态跟踪，其中JAI SDK用
针对Mean Shift算法不能跟踪快速目标、跟踪过程中窗宽的大小保持不变的特点。首先，卡尔曼滤波器初步预测目标在本帧的可能位置；其次， Mean Shift算法在这点的邻域内寻找目标真实的位置；最后，在目标出现大比例遮挡情况时，利用卡尔曼残差来关闭和打开卡尔曼滤波器。实验表明该算法在目标尺度变化、遮挡等情况下对快速运动的目标能够取得较好的跟踪效果。
