智能视频监控的检测与跟踪算法研究

本文主要探讨了智能视频监控系统中的人工智能算法，特别是涉及火焰检测、人头检测及人体上半身检测与分割以及目标跟踪等关键问题的研究。作者通过创新性的方法提升了这些领域的技术性能。 在火焰检测方面，文章提出了一种基于人工神经网络的新方法，该方法不仅考虑了火焰的运动和颜色特征，还引入了火焰的闪烁频率和几何形状等时空特性。通过使用GPU加速快速傅立叶变换，提高了算法的效率，能够有效地区分闪烁的车灯和真实的火焰，从而实现高精度的检测。 在人头检测上，研究利用了有向梯度直方图和二维形状直方图作为特征，再结合贝叶斯决策论，设计了一种融合运动和外观信息的滤波方法。这种方法旨在增强人头检测的准确性，尤其在动态场景中。 对于人体上半身的检测与分割，论文中提出了一种结合能量函数最优化与背景剔除技术的前景对象分割方法。这有助于在复杂的背景环境中准确地识别出人体上半身，增强了人体检测的鲁棒性。 在目标跟踪部分，虽然具体细节未在摘要中给出，但可以推断作者可能研究了适应性强、稳定性高的跟踪算法，以便在视频序列中持续跟踪目标，即使在目标遮挡、光照变化等情况下也能保持跟踪效果。 这篇论文深入研究了智能视频监控系统中的核心算法，为提高系统的智能水平和应用效果提供了理论基础和技术支持。这些研究成果对于视频监控系统的设计和优化，尤其是在安全防护、公共安全等领域有着重要的应用价值。