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多摄像机的行人关联与检索是智能视频监控领域的一个研究热点。它旨在完成多摄像机场景下的行人接力跟踪与检索。基于多摄像机关联的行人检索系统融合了多个图像处理领域的理论和技术,由于该系统提高了安防监控的效率,节省了大量的人力物力,因此具有非常重要的实用价值。本文先介绍目标检测和跟踪等视频处理的基础理论,进而提出一种快速的行人检测算法,最后给出了多摄像机行人检索系统的设计,系统算法流程包括目标检测、行人检测、单摄像机的多目标跟踪、跨摄像机目标关联和嫌疑人检索,本文的主要工作和创新点如下：(1)针对行人检测存在的特征维度高、检测耗时等问题,提出一种基于改进的HOG与Sobel-LBP融合的快速行人检测算法。使用多尺度多分块方式提取样本图片的量化加权梯度直方图和Sobel-LBP纹理作为行人检测特征,最后通过SVN学习得到行人检测分类器。实验对比表明该算法具有较好的实时性和准确性。(2)设计并实现了基于多摄像机关联的行人检索系统。首先采用基于聚类的背景建模方法检测目标,接着利用行人检测算法修正目标检测结果,同时利用相邻帧特征匹配方法实现多目标跟踪,然后结合摄像机网络拓扑关系和关键目标相似度匹配实现多摄像机的目标关联,最后根据用户请求在关键目标中检索得到嫌疑人图片。系统软件分为客户端和服务器两个部分：客户端负责与用户交互,服务器负责同时处理多路视频。实验结果显示该系统实时性较好,能够较准确地检索行人。