随着社会信息化的高度发展,计算视觉成为社会信息化中非常重要的一个领域。根据IDC的调研,中国视频监控市场平均增速已经超过30%,中国在智能视频监控领域面临良好的发展趋势,在未来的几年中必将得到长足的发展。智能视频(IV,Intelligent Video)是借助计算机强大的数据处理能力,对海量的视频图画进行高速分析,获取用户有用的关键信息,去除无关的信息。本文主要研究视频监控中的运动目标进行检测识别与跟踪技术,基本的思想是对视频中的图像序列进行处理,检测、分割和跟踪行人人体,对行人的行为进行描述和理解。主要分为以下几步:图像预处理增强、行人目标的检测、行人目标提取、后处理。其中图像预处理是为了降低噪声,凸显形容目标,陡增对比度;行人目标检测就是将背景和前景分割,根据摄像机是否移动可以分为在静态背景下的行人目标检测和在动态背景下的行人目标检测;行人目标提取就是去除背景,获得前景区域;后处理就是优化处理检测的区域,滤除更多的噪声。现有的目标跟踪方法主要有基于特征匹配的跟踪方法、基于运动预测的跟踪方法和基于轮廓的跟踪方法等。本文提出了一种基于区间分布模型的运动目标检测和基于线段编码跟踪的方法,并重点阐述行人检测与跟踪的技术实现。本文首先对图像序列进行去噪声和格式转换等预处理,行人检测需要处理视频中的大量图像序列,图像中存在的大量的噪声会影响图像的识别,对图像文件进行简单的空间或时间的滤波,消除由于环境变化等产生的噪声。其次对转换后的图像采用基于区间分布模型算法提取背景和前景,获得准确的运动目标的位置和大小。最后是基于线段编码的运动目标跟踪的方法,通过运动目标的前后帧的匹配,提取运动目标的运动轨迹,跟踪这些运动轨迹可实现对运动目标的实时跟踪。