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在当今的视频监控领域中，智能化是继数字化与网络化后的又一主要发展趋势。视频场景的智能分析通过数字图像处理和分析来理解视频画面中的内容，可以自动的抽取和分析视频源中的关键信息。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频分析系统则可以看作是人的大脑。其关键技术主要包括目标检测、目标跟踪、目标分类识别等。智能视频分析算法的加入，为解决监控对突发事件反应效率差的问题提供了一条有效的途径。
本文研究嵌入式智能视频监控系统的关键技术，通过研究一个基于DM642的智能视频监控系统--GSV-1000E。针对其有限的DSP资源，使用多种优化手段对编码算法和视频分析算法进行优化。具体完成的工作如下：
(1)分析了x264代码的码率控制部分，将码率控制的最小单位由一个宏块改为一行宏块，在PSNR下降不多的情况下，大量减少了这一模块的复杂度。为进一步提升性能，将DCT、ZIGZAG扫描、IDCT等多个模块改为线性汇编。
(2)研究了背景模型的存储结构，采用双字节存储方式，调整了移位操作。达到更高的精度背景模型，进而提高了运动物体检测的准确度。同时，为适应DSP的有限计算资源，对于中值滤波和背景模型更新等操作实施了汇编化。
(3)在报警信息管理方面，为解决徘徊人员多次触线重复报警的问题，本文建立了一种报警信息缓冲池的机制，有效的过滤了短期内大量重复的误报。
研究及实际测试表明，该系统可以流畅运行一路CIF帧率为25fps的H.264编码和智能算法。顺利完成各种以拌线为基础的入侵检测、滞留区域、遗留物体和财产保护检测。并与服务器程序、客户端程序配合完成报警信息的传送、录像等操作。无论从误报率、漏报率，还是到编码质量，都达到了国内先进水平。