本发明公开了一种基于3D卷积孪生神经网络和模板更新的目标跟踪方法，首先训练神经网络，由给定的初始目标位置在视频序列的第一帧图片上截取并传入神经网络生成目标模板；对于当前跟踪任务进行到的时刻t对应的视频序列图片，以时刻t‑1所得到跟踪结果为中心截取出不同尺寸的搜索区域，再以目标模板为卷积核对搜索区域进行卷积运算得到响应图；计算出响应图的APCE参数，生成t+1时刻的响应图；计算响应图的APCE参数判断是否保留，最终得到整个视频的跟踪结果，生成视频序列中每一帧图片中目标的位置信息，完成跟踪任务。本发明解决了现有技术中存在的对于跟踪中物体外表形变鲁棒性较差的问题。