近几年来计算机视觉领域出现了一个新兴的应用方向——智能视觉监控。它是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,实现对动态场景中运动物体的定位、识别和跟踪。并在此基础上分析和判断运动物体的行为,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。而摄像机标定就是智能视觉监控中首先需要解决的重要问题和基本问题。本文在现有的标定算法基础上,结合智能监控的特点,提出了一种快速、灵活且有效的相机现场标定算法,主要工作如下:对张正友的二维平面模板标定、一维标定、基于几何约束(包括平行约束和正交性约束)的标定进行了详细的介绍,并且总结了各自算法的优缺点。但是,在场景中没有任何标定板或者运动目标物体缺乏几何信息约束的情况下,这些方法都无法提供足够的约束完成相机标定,往往起到的只是一种启发性的作用。因此本文采用一种基于地面垂直目标的标定方法。基于地面垂直目标的标定方法,由垂直目标(人体)的头顶点和脚底点得到垂直消失点和水平消失线。再根据垂直消失点和水平消失线是相机内外参的函数,进而得到相机的内参和外参,包括焦距、主点的横向坐标、旋转矩阵以及摄像机垂直方向位移;考虑到消失点和消失线对于整个算法的重要性以及两者对噪声的敏感性,对消失点和消失线采用了优化策略,在增强了算法了鲁棒性的同时,还提高了算法的精度;与传统交比方法不同,本文采用了代数的方法求解地面和空中目标的垂直高度。值得注意的是,这两个应用无需知道摄像机的任何参数。最后,本文通过实验给出了现场标定中采样点的最优数目和最佳位置分布,指出了并不是采样点数目越多越好,以及在相同的采样点数目下,采样点要尽可能分布于视场才能得到更高的精度;模拟仿真和真实图像试验表明,本文算法在摄像机内外参和地面、空中目标垂直高度求解上的鲁棒性和有效性。