随着视频监控系统的广泛应用,视频监控技术的研究越来越受到关注。运动目标识别作为视频监控系统中图像序列处理的一项基本要求,已经成为研究的热点。它处理的对象是从视频采集设备得到连续图像序列,目的是检测和提取图像中的运动目标,进而对获取的运动目标进行描述和模式匹配,得到目标属性以及由此判断出目标的行为、动向等信息。运动目标识别实现的一般步骤是:视频解码、图像序列平滑、运动目标检测和识别以及误判消除。图像序列平滑是通过高斯滤波或者中值滤波等方法对图像序列进行的去噪处理过程。运动目标检测和识别的常用算法有背景差法、帧间差法和光流法等。实际应用下视频图像序列中会出现阴影、背景扰动、目标遮挡等问题,误判消除的作用就是采用合适的算法消除这些负面影响。本文主要讨论在视频监控系统中运动目标识别的设计与实现过程。视频监控系统的采集设备一般使用固定式摄像机,本文在这种约束条件下设计了运动目标识别算法并加以实现。按照运动目标识别的一般步骤,首先介绍了视频图像序列平滑的高斯滤波算法和中值滤波算法;然后对比了背景差法、帧间差法和光流法这三种传统运动目标识别算法,并基于背景差法提出了针对固定式摄像机的中值背景差法作为本系统的实现;接着针对噪声和目标聚合的误判情形作了分析,并提出了面积阀值法和膨胀法作为对应的解决方案;然后给出了系统关键算法基于OpenCV(Open Computer Vision,开放计算机视觉软件平台)的实现过程和详细的测试结果。经过实验测试证明,本文设计的运动目标识别视频监控系统能够有效地去除噪声,正确的检测和识别运动目标,降低了误判率,对视频监控系中运动目标识别的设计具有一定的参考价值。