目标检测与跟踪是监视、人脸识别以及智能城市交通等多种智能装备上需要的关键功能。目前高性能的红外目标检测与跟踪技术是目标检测与跟踪系统体制中有力的支撑。然而，由于受到大气热辐射、较远作用距离及检测器噪声等影响，使得智能装备上红外传感器检测到信号相对较弱的目标，尤其是在非平稳起伏背景干扰下，大量复杂的背景杂波及噪声甚至将目标淹没，导致图像的信噪比。因此，针对此类低信噪比条件下的智能装备获得的序列图像弱目标的检测工作难以实现。结合自己在信号与信息处理以及计算智能相关领域的前沿研究，着眼于智能装备研究，开展以下两个方面的工作:(1) 开发基于粒子滤波以及检测前跟踪算法，并进行软件系统研发。(2)多学科应用研究，本项目的研究成果可直接或间接应用于实践，如:机器人或3D打印机的故障检测与诊断，可穿戴智能设备的性能预测等。 通过本项目的研究工作：(1) 搭建智能装备故障检测与诊断系统平台;(2) 提供技术服务同时转化研究成果。