机器视觉系统进行目标跟踪主要通过以下几个步骤和方法实现：
1. 目标检测：
目标检测是指在图像或视频帧中定位和识别目标的过程。这是目标跟踪的前提，通过算法在对象周围创建边界框来对对象进行分类和检测，并为每个对象分配唯一标识（ID）。
常见的目标检测方法包括基于深度学习的方法（如Faster R-CNN、YOLO等）和传统的基于特征提取和分类器的方法（如Haar特征和级联分类器）等。
2. 目标跟踪：
目标跟踪是指在连续的图像帧中追踪目标的过程。它利用目标的外观特征和运动信息来推断目标在后续帧中的位置。
跟踪方法可以分为基于初始化帧的跟踪和基于目标检测的跟踪。基于初始化帧的跟踪在第一帧中选择目标，然后交给跟踪算法去实现目标的跟踪，但这种方式不能跟踪新出现的目标。基于目标检测的跟踪则在每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体，然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联。
常见的目标跟踪算法有基于相关滤波器的方法（如均值滤波器、核相关滤波器等）、基于粒子滤波器的方法（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等）和基于深度学习的方法（如Siamese网络、MDNet等）等。
3. 目标关联：
目标关联是指将目标在不同帧中的跟踪结果进行关联，以保持目标的身份一致性。
目标关联算法需要根据目标的外观、运动和时空信息，将不同帧中的目标进行匹配和关联。常见的目标关联算法有基于外观特征的匹配方法（如卡尔曼滤波器、匈牙利算法等）和基于运动模型的匹配方法（如最近邻匹配、多目标数据关联等）等。
4. 跟踪过程的优化：
在跟踪过程中，可能需要对图像进行预处理，如高斯平滑、均值滤波、灰度拉伸等，以提高图像质量，减少噪声干扰。
对于动态背景下的目标跟踪，还需要考虑背景变化对跟踪的影响，可能需要采用更复杂的跟踪算法和特征提取方法。
机器视觉系统进行目标跟踪是一个复杂的过程，需要综合运用目标检测、目标跟踪、目标关联等多种技术和方法，并根据实际应用场景和需求进行优化和调整。
