视频监控技术是一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题,是计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别和人工智能等多学科高技术的结晶。视频监控在技术上可解释为在不需要人为干预的情况下,利用计算机视觉和序列图像分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析。当监控的场所发生异常情况时,实现对场景中运动目标的识别和跟踪,并及时准确地发出警报,也减少了雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。同时能够在对场景中目标的定位、识别和跟踪的基础上分析和判断目标的行为,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。目前,视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,比如多目标分割,阴影下目标检测等。国内外有大批的学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果。本文在分析和研究这些成果的基础上,对视频监控系统的一些关键技术进行研究。可概括如下:(1)在基于图像差分的运动目标检测算法中,检测判定阈值是这类算法的关键。基于背景差分与帧间差分相结合的运动目标检测算法采用经验设定检测阈值易发生误报警或错报警。本文采用自适应阈值的判定方法,克服了传统差分算法中的缺点。(2)为了从目标检测算法检测出的前景点集中,把目标完整地分割提取出来,从而获得关于各前景目标的特征描述。本文依据目标的空间连续性,采用了数学形态学处理和连通区域检测算法以去除噪声和填补孔洞,并结合单高斯模型获取背景估计图像的特点,在兼顾减少噪声和保持目标完整的前提下,通过自适应的阈值更新,获得了理想的目标背景的二值图像。(3)本文设计了一种基于双DSP方案的嵌入式视频监控实现方案。该方案采用TI公司的高性能多媒体数字信号处理器DM642,对传统摄像机进行了数字化、网络化智能化等技术改进,硬件设计简单,软件升级容易,安装方便,性价比高。