多摄像机运动目标检测与跟踪关键技术研究

本篇论文深入探讨了"多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪"这一关键技术，针对当前视频监控系统的发展趋势和面临的挑战，提出了一种在复杂场景下提高监控效率和性能的方法。论文首先介绍了视频监控系统的发展历程，强调了多摄像机智能视频监控技术的重要性，包括其构成，如目标检测、跟踪、协同以及高级功能如目标识别、行为分析和理解。 在运动目标检测方面，作者详细讨论了几种常见技术，如光流法，通过像素级别的运动信息来检测目标；帧差法，利用前后帧的图像差异来识别移动对象；以及背景差法，通过背景模型与当前帧对比，找出异常区域。其中，作者特别关注了混合高斯模型背景差算法，该方法通过定义混合高斯模型来描述背景，通过不断更新模型参数以适应环境变化，并对模型选择和实验结果进行了深入分析。 为了应对实时性和鲁棒性的问题，作者进一步提出了自适应多模快速背景差算法。这种算法能够根据场景变化自动调整背景模型，提高检测速度和准确性。通过详细的实验设计，论文展示了该方法在实际应用中的优势。 论文还着重讨论了实际应用中可能遇到的问题，如实时性要求高的监控系统如何在保证准确性的前提下快速响应，以及如何确保系统在面对复杂环境和干扰时保持稳定。此外，论文还明确了研究工作的创新点，即通过结合多种技术手段，提升了多摄像机视频监控系统的性能，使其在大规模监控场景中具有更高的实用价值。 这篇论文深入研究了多摄像机视频监控中运动目标检测与跟踪的关键技术，并提供了有效的解决方案，对于提升视频监控系统的智能化和实用性具有重要的理论和实践意义。