为了实现对十字靶标的自动检测与跟踪, 建立了十字靶标检测跟踪模型。针对目标检测中运算量大、实时性差、目标跟踪需要人工标定视频初始帧的问题, 提出了一种基于可变形部件模型（DPM）和核相关滤波器（KCF）的十字靶标检测跟踪算法。首先, 提取十字样本集的梯度方向直方图（HOG）特征, 采用Latent SVM分类器训练特征集, 生成十字靶标物体类的DPM模型。然后, 通过滑动窗口搜索匹配方法遍历待检测图片。最后, 将检测到的结果作为跟踪算法的起始跟踪帧, 应用KCF算法快速跟踪目标。当跟踪目标丢失时, 暂时停止跟踪, 利用DPM模型重新检测定位目标再进行跟踪。实验结果表明: 采用DPM模型检测的平均帧率为1 fps, 结合DPM和KCF算法, 实时检测跟踪的平均帧率为40 fps。采用基于可变形部件模型（DPM）和核相关滤波器（KCF）的十字靶标检测跟踪算法, 实现了目标的自动检测与实时跟踪, 且检测速度明显高于传统算法, 并且在目标漂移或丢失后自动重新定位并继续跟踪, 完成十字靶标的长时间跟踪。