视频监控系统的应用使人们不用到现场就能获得现场实时信息,提高了相关行业的工作效率。随着计算机硬件处理能力的提高、计算机模式识别技术的发展,在监控系统中融入模式识别技术使得实现对视频内容情报的自动感知成为了可能。具有模式识别功能的视频监控系统,能进一步提高人们的工作效率,具有广阔的市场前景。本论文在介绍了第三代视频监控系统和目标检测与跟踪技术的基础上,较深入研究了在监控系统中实现目标检测与跟踪的关键技术,探索了提高检测跟踪算法性能的方法和提高运算实时性的几个关键方法,研制出了具有智能分析功能的视频监控软件。本论文具体所做的探索性研究工作包括关键技术研究和系统实现两个方面的内容:关键技术研究方面做了提高程序处理速度和提高算法性能两个方面的研究。为了提高程序处理速度:①探索出了一种信息块快速聚类的方法。在该方法的基础上快速获得目标的大小、位置等信息。一些提高算法性能的方法也以此方法为基础;②探索出了针对顺序访问和随机访问的二值图快速处理方法;③探测出了一种目标跟踪的潜在目标快速预测定位和匹配的方法。为了提高算法性能:①探索出利用信息块聚类结果对检测的目标进行校正和去噪处理的方法。实现了利用较少的计算消耗使检测目标的精度得到提高。②提出了一种新的算法融合方法,利用背景差算法和帧间差算法各自的检测优缺点具有一定互补性的特点,提出利用帧间差检测结果融合背景差检测结果来更新背景。实现了背景变化的感知和误检的自适应消除等性能,提高了算法的适应能力和鲁棒性。③对码书模型的参数和建模方法进行了优化,有效解决了码书模型的实时应用问题。系统研制方面的研究工作:①完成了一个可实现二次开发利用的运动目标检测和指定目标跟踪的程序模块。该模块的实时性优化到满足实用化要求,能自适应消除各种误检、能同时处理多路视频,可见光图像和红外图像均可使用。②完成了一个可实用的智能视频监控软件系统:该系统除了普通视频监控软件的所有功能外,还能设置任意形状的监控区域,当区域中出现运动目标时,能进行语音播放对应的监控点、目标数、目标进入方位等用户自定义的声音。系统能对所有监控视频进行运动目标检测,能对任意一个监控点的指定目标进行跟踪。系统还实现了录像等其他附加功能。