【摘 要】
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随着人们对安全防护的需求越来越多，要求越来越高，智能化的、高效的、实时视频监控系统得到人们的普遍认可。智能视频监控系统可以对实时的视频进行分析，并对异常行为做出报警等
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随着人们对安全防护的需求越来越多，要求越来越高，智能化的、高效的、实时视频监控系统得到人们的普遍认可。智能视频监控系统可以对实时的视频进行分析，并对异常行为做出报警等智能化的操作，因此对视频中运动目标进行分析是十分重要的，即从图像序列中对运动目标做检测、分类，目标跟踪、目标行为识别以及整个场景的理解与描述的工作。其中的关键是目标检测和目标跟踪。由于多个目标存在独立运动，并且会有相互遮挡的情况，使对其的检测与跟踪是智能视频监控技术中亟待解决的一个难点。为了检测出在同一场景中多个目标的运动情况，并对这些目标进行跟踪，满足发展的视频监控技术智能化的要求，本文做了以下工作：（1）介绍视频对象预处理的相关知识：图像滤波去噪、图像边缘检测、二值图像形态学处理，并对各项技术进行仿真分析。针对中值滤波算法提出一种改进的快速中值滤波算法。（2）对运动的多目标进行检测：介绍了一维Otsu的阈值分割，解决了当目标与背景差别不大时的误分割问题；详细介绍了经典的运动目标检测方法中的背景差分法、帧间差分法，针对多高斯背景建模实时性不强的问题提出一种新的引入改进的对称帧间差分法的多高斯背景建模法，再用当前帧与背景进行差分运算得到较为完整的运动目标，且对阴影的抑制有一定的效果。（3）多目标跟踪：简单的介绍了目标跟踪发展现状和一些方法，然后就比较经典的粒子滤波器目标跟踪原理进行详细的介绍。在颜色特征匹配的基础上，提出一种基于YCbCr颜色空间的颜色特征粒子滤波器目标跟踪方法，对场景中的多人进行实时跟踪。
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