我国苏南地区内河航运发达,内河航道里程长,水运资源丰富。对内河船舶进行高质量、智能化的监控管理成为当前水运管理领域的重要课题。为了有效提升水域治安管理和防管控能力,公安部门积极开展水上智能化监控系统建设,通过多元化的感知技术、现代通信技术、智能视频技术等,对内河水域的主要航道、重点区域进行实时监控,对途经船舶自动抓拍记录,以实现“实时反映动态情况,快速发现可疑目标,提供查证犯罪线索和证据”等三大业务功能。区别于其它行政管理部门建设的CCTV系统仅仅关注交通流量、航道动态等的目的,公安部门建立的智能监控系统要求记录和分析监控目标的具体细节。论文研究并提出水上智能监控系统的架设方式,并以现有软硬件资源为基础,研究和实现了四种智能视频图像处理算法,验证了适用于内河船舶实时监控和智能分析的有效方法和手段。论文主要研究工作包括:(1)研究内河船舶高清图片的抓拍方法,详细讨论水上智能监控架设的地理环境条件、硬件配置要求和智能抓拍流程,以及由前端和后端两部分组成的水上智能监控系统的总体架构。(2)研究了水上运动目标的检测方法,包括帧差算法、混合高斯算法、CodeBook算法和Vibe算法等四种常用背景建模算法,描述了四种算法的原理和检测过程,对比了各自的优缺点,并通过实验比较了四种算法对水面目标检测的适用程度。(3)讨论了对目标船舶的运动跟踪,用形态学方法提高二值前景图的准确度,用种子填充法标记图中的团块目标,用卡尔曼滤波完成目标跟踪和匹配,用虚拟航道来归一化船舶运动大致轨迹,用虚拟线碰撞检测来指挥各方位相机抓拍高质量目标船舶的图像,完成整个抓拍流程。(4)归纳了内河船舶几个主要特征,选取了船体大小和船铭牌文字两个适合视频智能算法处理的特征,通过视频测量和图像特征分析手段实现了对上述两个特征的自动抽取和记录。(5)搭建了程序开发的软硬件环境,利用开源的视频处理程序库,实现了智能化视频分析算法。论文工作通过实际的运行测试、运动结果比对,验证了内河船舶智能分析方法的有效性。