随着经济社会的快速发展,智能化的视频监控系统的快速普及,导致海量视频数据爆炸式增长。如何高效的处理、存储视频,提高视频的利用率及浏览视频的效率,一直是计算机视觉领域的研究热门。为此,本文提出一种基于多目标跟踪的视频摘要的方法。本文的主要研究工作及创新点如下：(1)本文提出基于广义关联聚类图的分层关联多目标跟踪算法。把多目标跟踪看作图的分割问题,利用广义关联聚类图的算法,在给定一个滑动时间窗口内,对某个目标每帧出现的检测图片一次性数据融合,得到自适应的轨迹片段。对轨迹片段进一步数据融合,得到完整运动轨迹,完成多目标跟踪任务。本文的算法在复杂场景下,对遮挡处理,以及身份转换问题有很好的处理能力。公共数据集上的实验结果表明,本文的方法在多目标跟踪精度和跟踪准确度上都高于主流方法。(2)本文提出一种基于多目标跟踪的视频摘要方法。将不同时刻出现的运动目标,在同一段视频帧显示,生成摘要视频。本文的视频摘要方法满足项目对实时性的要求,以多目标跟踪的运动轨迹为基础,保留运动物体的空间信息的前提下,将运动目标的检测图片重新组合整理,回贴到背景图片中得到。通过本文方法得到的摘要视频,能够有效压缩原始视频,减少视频的存储空间,缩短视频的浏览时间,提高视频的利用率。(3)本文实现了视频摘要系统软件。本文使用C++编程语言,依靠第三方软件库OpenCV,编写出以MFC为界面的视频摘要系统。系统界面简约清晰,操作容易,可以方便生成和浏览摘要视频。