【摘 要】
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随着对社会公共安全的逐渐重视，智能视频监控系统以其使用便捷、记录信息准确的优势，逐渐成为侦查破案的重要辅助手段。如何在海量的监控视频中快速、准确地识别车辆与行人，对公
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随着对社会公共安全的逐渐重视，智能视频监控系统以其使用便捷、记录信息准确的优势，逐渐成为侦查破案的重要辅助手段。如何在海量的监控视频中快速、准确地识别车辆与行人，对公安破案和追踪具有重要的研究意义。智能人车识别技术的研究已经成为热点。 本文基于类Haar特征和AdaBoost分类器（HaBoost算法）实现监控视频中车辆的识别。针对HaBoost算法误检率较高的问题，提出了TD_ HaBoost和BD_HaBoost两种改进算法。TD_HaBoost算法在HaBoost进行车辆识别的基础上，采用目标对象差分法进行二次识别。BD_ HaBoost算法通过背景差分去除背景干扰，再对提取的运动目标区域采用HaBoost算法进行车辆检测。实验表明，两种改进算法都能够有效地降低误检率，提高检测率。 针对车辆、行人检测所适用特征不同的问题，本文将卷积神经网络与背景差分相结合（BD_CNN算法），并采用多尺度检测，实现了单车辆、单行人以及人车检测。实验表明，BD_CNN算法应用于不同对象的检测都具有较高的检测率，具有广泛的适用性。 最后，本文在前面人车识别的基础上，提出了两种检索算法:基于对象的人车检索(Object_retrieve)和基于语义的颜色检索(Color_ retrieve)。Object_retrieve适用于明确监控对象的检索情况，而Color_ retrieve适用于明确目标颜色的情况。
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