本发明提供了一种基于特征增强和视频历史帧的单目标跟踪方法，首先从查询帧之前的视频序列中作为历史帧集合，然后加入标签图进行掩膜处理；随后，与当前查询帧一起送入特征提取网络提取目标特征，对历史帧特征进行拼接后送入历史帧读取和特征增强网络；通过离线训练模型EnhanceNet提供的卷积参数对历史帧特征进行增强，并使用softmax函数计算与查询帧特征的相似度矩阵。最后，将相似度矩阵与查询帧特征拼接送入头部网络，进行分类和回归，从而预测目标位置。本发明方法提高了目标跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性和准确率并保持跟踪的实时性要求。