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智能视频监控技术是计算机视觉领域新兴的一个研究方向,涉及图像处理、图像分析、机器视觉、模式识别、人工智能等众多研究领域。研究目标是实现视频监控系统的智能化,即智能视频监控系统。智能视频监控是在不需要人为干预情况下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为。 论文的工作主要由三部分组成:运动目标检测与跟踪算法研究、目标跟踪算法的改进和嵌入式跟踪系统的设计与实现。 运动目标检测和跟踪是智能视频监控中的两项核心技术,在检测与跟踪算法方面分析了常用的运动目标检测与跟踪方法的基本原理及其优缺点,并研究了视频跟踪问题的分类。 目标跟踪算法的改进方面,介绍了颜色模型的基本理论及运动目标识别预处理的相关方法,详细讨论了基于颜色直方图的经典Mean Shift目标跟踪算法的基本原理及算法流程,分析了在Mean Shift算法基础上发展而来的CamShift跟踪算法原理及应用优势,并提出采用加权直方图的方法对CamShift算法进行改进。 嵌入式跟踪系统的设计与实现方面,基于Intel嵌入式处理器PXA270设计嵌入式跟踪系统硬件平台,基于该平台介绍定制Windows CE操作系统的相关理论及基本流程和USB摄像头的驱动方法,并在系统上测试改进的CamShift跟踪算法。