摘要：随着社会的进步和人民生活水平的不断提高,视频监控被广泛应用到日常生活、工业生产、金融机构和军事重地等各个领域。视频监控以其直观、方便、实时的特点越来越受到人们的欢迎。然而,现今大多数的视频监控还停留在工作人员肉眼监控的状态,不能每时每刻监控屏幕。研究表明,工作人员连续注视闭路电视超过一定时间后,专注力会急剧下降,从而使这项工作毫无意义。为了实时、准确地发现并处理异常情况并减轻从事监控工作的人员的工作,智能视频监控系统应运而生。智能视频监控系统朝着数字化、网络化和智能化的方向发展。数字图像处理技术为视频监控的智能化提供了可能,该技术也将为视频监控带来更多智能化应用。智能视频监控中的空岗检测,是在视频序列中实时地检查是否空岗,当出现无人值守的情况发生,系统立即进行预警处理,超过预设时间将自动报警。这样就能实时有效的防止因值班人员因“空岗”而引起的安全隐患。本文主要做了如下工作。1.研究了视频序列中目标检测的理论和方法。对图像的预处理和形态学处理方法进行了分析,另外,还研究并比较了帧间差分法、背景差分法和光流法三种常用的目标检测方法,对比了三种目标检测方法的优缺点。2.提出了空岗检测的图像采集与处理系统的设计方案。详细介绍了系统的设计框架和原理以及系统各个模块的结构及功能。3.提出了空岗检测的检测方法。该方法首先通过彩色空间的降维,然后对视频图像当前帧和背景帧差分检测,同时更新背景模型,消除天气变化等因素对背景图像的影响,再对检测到的目标进行噪声去除和形态学处理,进而对处理完的目标进行Canny边缘检测,对边缘检测后的目标测量其形状比例特征,使用该特征来识别人体,最后在检测区域检测是否有人体存在,进而判别执勤人员是否脱岗。4.在DSP硬件开发平台上实现了空岗检测并对其实验结果进行展示。DSP开发平台采用TI公司生产的达芬奇系列数字视频图像处理芯片TMS320DM6437,仿真器采用WINTECH公司的TDS560USB PLUS。检测方法实现过程中调用了TI公司的VLIB库,大大地缩短了开发时间。实验结果表明,该检测方法实时、准确、可靠,能够应用到空岗检测及岗位判别的相关视频处理当中,具有广阔的应用前景。