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智能视频监控是一种利用视频分析技术对视频内容进行自动处理的技术。智能视频监控就是要用计算机视觉的方法，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而做到既能完成日常管理又能在异常情况发生的时候及时做出反应。
在这样背景下，本文对视频分析算法做了一些研究。一是对监控场景中入侵的目标进行自动检测的方法进行研究，二是对监控场景中滞留物（或搬移物）同关联人的判断方法进行研究。主要研究内容如下：
1)较为深入地研究了监控视频中的目标检测和背景更新的算法，并对相关算法做了深入的分析、研究和实验。
2)设计了一种基于多次投影目标分割的算法，对相关序列进行仿真实验，实验结果标明上述算法能够对目标进行较为准确地分割。
3)在多次投影分割目标的基础上，提出了一种Camshift与卡尔曼滤波相结合的目标跟踪算法，并做了相关的仿真实验，实验证明该算法具有较高的准确性。
4)在研究了预防背景扰动算法的基础上，提出了一种利用前景目标运动区域的界定来判断是目标的入侵还是背景扰动的算法，实验证明该算法具有一定的准确性。
4)深入研究了寻找目标物体与关联人之间的关系的算法，实验证明，利用该算法能够有效地在相关视频序列中提取出关联人。
5)提出了一种利用Meanshift来自动搜索关联人的颜色特征，并采用匹配算法来检测滞留物和搬移物的关联人是否为同一人。在MATLAB平台上做了大量的实验，实验表明该算法具有较高的准确性。
本文对监控视频中入侵检测和关联分析这两方面内容做了深入的研究，提出了一些相关的算法，并且做了大量的仿真实验，获得了较好的结果。今后我们将进一步改进算法的性能，使其适应更复杂的监控环境。