视频监控中的人工智能：目标检测与跟踪算法研究

该文件是燕山大学一篇关于硕士学位论文的研究，主要探讨了在视频监控系统中的人工智能目标检测与跟踪算法。论文提出了一种结合机器学习算法（如高斯混合模型、支持向量回归和贝叶斯网络）与MeanShift算法的框架，旨在提高目标检测的可靠性并优化跟踪效果。 正文: 这篇论文深入研究了在人工智能领域中的一个关键问题——目标检测和跟踪在视频监控系统中的应用。目标检测是识别和定位视频帧中的特定对象，而目标跟踪则是确保一旦检测到目标，能够在连续的帧中持续跟踪其位置。这两个过程对于视频监控系统的智能化至关重要，因为它们能够帮助系统自动理解和解析复杂的动态场景。 论文首先介绍了目标检测技术，它通常涉及使用各种算法，例如基于深度学习的卷积神经网络（CNNs），来识别图像中的不同物体。高斯混合模型（GMM）是一种统计建模方法，常用于表示目标的概率分布，而支持向量回归（SVM）则是一种强大的分类器，用于确定目标边界。贝叶斯网络则用于处理不确定性，通过概率推理来更新目标状态。 接着，论文探讨了MeanShift算法，这是一种无参数聚类方法，能自适应地寻找数据密度的峰值，从而实现目标跟踪。通过结合MeanShift算法，论文试图提高跟踪的鲁棒性和准确性，尤其是在目标遮挡、光照变化等复杂情况下的性能。 论文还提出了一个综合框架，该框架整合了检测和跟踪两个过程，以确保检测到的区域和跟踪的位置更加可靠。这种框架的设计目标是减少误检和漏检，同时增强跟踪的稳定性，这对于实时监控系统来说非常关键。 此外，论文的原创性声明和使用授权书表明，这是作者在燕山大学攻读硕士学位期间的研究成果，并且论文的所有权归燕山大学所有。作者同意学校保存和使用论文，并可能公开部分内容，除非涉及到保密协议。 这篇论文为视频监控系统中的人工智能目标检测与跟踪提供了理论基础和实用方法，对于提升监控效率和安全性具有实际意义。通过整合多种机器学习算法，它为解决现实世界中的监控挑战提供了新的思路。