视频中的行人检测(新)
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用，例如公共安全、交通管理、商场管理等等。
在视频监控系统中，行人检测与跟踪是一个重要的任务，它可以帮助我们实时监测行人的活动，并及时采取必要的措施。
本文将详细讨论视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪。
行人检测是指通过视频监控图像处理技术来自动识别出视频中的行人目标。
行人检测的目的是为了在监控系统中实时地准确识别出行人，从而辅助做出相关决策。
行人检测可以分为两个主要的步骤：目标检测和目标分类。
目标检测是指从视频图像中找到可能存在行人目标的区域。
常用的目标检测方法包括基于颜色、纹理、形状和运动等特征的方法。
其中，基于运动的方法常用于监控场景中，通过检测行人在视频图像中的运动轨迹来实现行人检测。
另外，还有基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）的行人检测方法，该方法能够自动学习行人的特征，并根据特征进行检测。
目标分类是指对目标检测出的区域进行判断，将行人与其他物体进行区分。
常用的目标分类方法包括基于形状、纹理、颜色和特征描述符等特征的方法。
其中，基于形状的方法通过提取行人目标的形状信息进行分类，基于纹理的方法通过提取行人目标的纹理信息进行分类，基于颜色的方法通过提取行人目标的颜色信息进行分类，特征描述符方法使用特征描述符进行判断。
行人跟踪是指在连续的视频帧中，通过与前一帧的行人检测结果相比较，进行行人的运动轨迹预测和位置更新，从而实现对行人目标的跟踪。
行人跟踪的主要挑战是由于摄像机的抖动、目标漂移等因素造成的目标位置的变化。
常用的行人跟踪方法包括基于卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等方法。
这些方法通过对目标的运动模型进行预测，并根据实际观测到的目标位置对预测结果进行修正，从而实现行人目标的跟踪。
行人检测与跟踪在视频监控系统中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们及时发现异常行为并采取相应措施，例如在公共场所检测出潜在的犯罪行为、在交通监管中识别违规行为等。
监控视频中的行人识别与跟踪技术研究
监控视频中的行人识别与跟踪技术研究随着互联网和智能技术的迅速发展，监控视频技术在城市安全管理、交通监控、行人识别与跟踪等领域扮演着重要的角色。
行人识别与跟踪技术是指通过监控视频，准确地识别出视频中的行人，并能够在连续的帧中跟踪行人的移动轨迹。
这项技术在安全防控、犯罪侦查以及行人行为分析等方面具有重要的应用价值。
行人识别技术是实现行人跟踪的基础，其目的是从监控视频中准确地识别行人的位置和姿态。
在行人识别的过程中，需要解决以下几个关键问题：一、行人的检测：行人检测是指在监控视频中将行人目标与背景等其他因素准确地分离开来。
传统的行人检测方法主要基于图像特征提取和机器学习算法，如Haar特征、HOG（方向梯度直方图）特征等。
近年来，深度学习的发展极大地推动了行人检测的性能，特别是基于卷积神经网络的方法。
二、行人的识别：行人识别是指根据行人的外貌特征或身体结构特征，将其与数据库中的行人进行匹配，从而实现行人的个体识别。
行人识别方法主要有基于图像特征和基于深度特征的方法。
在行人识别任务中，基于深度学习的方法在准确性和鲁棒性方面更具竞争力。
三、行人的跟踪：行人跟踪是指在连续的监控帧中，准确地追踪行人目标的移动轨迹。
行人跟踪方法主要包括基于特征点的方法、基于轮廓的方法和基于深度学习的方法。
目前，基于深度学习的行人跟踪方法在目标匹配的准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展，逐渐成为主流的研究方向。
行人识别与跟踪技术的发展，不仅在提高城市安全管理和犯罪侦查的能力方面发挥了重要作用，还在交通领域具有重要意义。
在交通监控系统中，行人识别与跟踪技术可以用于交通事故预警、行人行为分析等应用。
例如，在交通事故预警系统中，当监控视频中的行人突然出现在马路上时，系统可以及时发出警报，提醒司机注意。
此外，行人识别与跟踪技术在行人行为分析中也起到重要作用。
通过对行人的轨迹分析，可以研究行人的行为规律，为城市规划、交通优化等领域提供数据支持。
视频监控系统中的行人异常行为检测算法研究
视频监控系统中的行人异常行为检测算法研究摘要：近年来，随着城市安全意识的加强，视频监控系统在公共场所的应用越来越普遍。
行人异常行为检测是视频监控系统中重要的一项任务，能够帮助及时发现潜在的安全隐患，维护公共安全。
本文基于视频监控系统，深入研究了行人异常行为检测的相关算法，并探讨了其优化方法与应用前景。
1. 引言随着科技的不断进步，视频监控系统成为城市管理和公共安全的重要工具。
在视频监控系统中，行人异常行为检测是一项关键的任务，它有助于保护公共安全、预防犯罪和事故。
但是，由于人流密集、行人行为多样以及复杂环境等特点，行人异常行为检测算法面临很多挑战。
2. 行人异常行为检测算法行人异常行为检测算法主要分为两个步骤：行人检测和异常行为识别。
行人检测是基础且关键的步骤，它通常使用人体检测算法，如基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）来实现。
异常行为识别则需要运用更加复杂的算法，如基于轨迹分析、行为模型的方法等。
3. 行人异常行为检测算法的优化方法为了提高行人异常行为检测算法的性能，研究人员提出了许多优化方法。
其中一种方法是引入时空信息，通过建模行人的轨迹来提高异常行为的识别率。
另一种方法是引入上下文信息，将周围环境的信息与行人行为进行关联分析。
此外，深度学习技术的应用也为行人异常行为检测提供了更多的可能性。
4. 行人异常行为检测算法的应用前景行人异常行为检测算法在各个领域都有广泛的应用前景。
在公共安全领域，行人异常行为检测算法可以帮助监控人员及时发现可疑行为，预防恶性事件的发生。
在交通领域，行人异常行为检测算法可以用于交通监控，减少交通事故的发生。
此外，行人异常行为检测算法还可以应用于商场、机场等公共场所，提高安全管理能力。
5. 挑战与展望虽然行人异常行为检测算法已经取得了一定的进展，但是仍然面临着一些挑战。
首先，复杂背景下的行人检测仍然存在困难。
其次，行人异常行为数据集的缺乏也限制了算法的发展。
智能监控中的视频人体检测技术
智能监控中的视频人体检测技术一、引言随着科技的不断发展，视频监控技术已经成为了重要的安全保障手段。
而智能监控系统则更是将视频监控技术发挥到了极致。
其中，视频人体检测技术是智能监控系统中不可或缺的一环。
本文将深入探究智能监控中的视频人体检测技术的原理、应用场景以及未来发展方向。
二、视频人体检测技术的原理视频人体检测技术是通过智能监控系统中的摄像头对周围的环境进行实时监测，一旦检测到有人体出现，则会通过算法对其进行识别和分析。
这种技术主要通过以下三个步骤实现：1. 视频采集：智能监控系统采用高清摄像头进行视频采集，并将采集到的视频流传输到服务器。
2. 特征提取：通过机器学习等技术对视频流中的人体特征进行提取，如头部、肢体等特征。
3. 人体检测：根据提取出的特征数据，进行人体检测，将识别出的人体进行标记并分析其运动轨迹等信息。
三、视频人体检测技术的应用场景1. 安防方面视频人体检测技术在安防领域是非常重要的，可以通过对场所进行实时监测，及时发现可疑人员的出现。
同时，系统还可以根据人体特征将不同的行为进行分类，如进入、停留、离开等，从而实现对场所状态的精细化管理。
2. 智能交通视频人体检测技术在智能交通领域也有广泛应用，可以通过对行人交通流量进行监测，为市政管理部门提供统计数据，为交通规划和交通疏导提供依据。
同时，还可以通过对交叉口等道路场所的人流和车流进行监测，实现智能交控，提高道路的通行能力。
3. 人脸识别视频人体检测技术还可以与人脸识别技术相结合，实现对人员身份的识别。
通过对人脸图像进行分析，智能监控系统可以实现对人员身份的快速识别，从而提高安防领域的防范能力。
四、视频人体检测技术的未来发展方向随着深度学习、大数据等技术的不断发展，视频人体检测技术也将朝着以下方向发展：1. 精准化识别：通过对人体更加精细的特征提取和分析，实现对不同年龄、性别、体型等人群的识别。
2. 实时化处理：通过对算法进行优化和算力的提升，实现视频人体检测技术的实时化处理，实现对场所状态的快速监控和响应。
视频监控中的行人检测技术研究
视频监控中的行人检测技术研究随着现代科技的不断发展，视频监控技术已经逐渐普及并被广泛应用于各个领域。
而在视频监控技术中，行人检测技术是其中非常重要的一个环节。
行人检测技术主要是通过计算机对监控视频中的行人进行识别和追踪，从而提高监控系统的自动化程度和工作效率。
本文将重点探讨视频监控中的行人检测技术研究，包括技术原理、研究现状、主要问题和未来发展趋势等方面进行分析和讨论。
一、技术原理视频监控中的行人检测技术主要是基于计算机视觉和图像处理技术来实现的。
其基本原理是利用摄像头对监控区域内的行人进行拍摄，并将拍摄到的图像或视频信号送入计算机系统中进行分析和处理，从而实现对行人的识别和追踪。
具体而言，行人检测技术主要包括如下几个步骤：（1）图像采集：视频监控系统通过摄像头对周围环境进行采集，并将采集到的图像或视频信号传输到上位机进行处理。
（2）行人检测：通过对采集到的图像或视频信号进行预处理和特征提取，从而提取行人的特征信息，利用图像处理和计算机视觉算法实现行人检测和识别。
（3）行人跟踪：通过对行人的特征信息和运动轨迹进行分析和计算，实现对行人的跟踪和追踪。
（4）行人分类：通过利用机器学习和数据挖掘等技术，对行人的视觉特征进行分类和识别，实现对行人的身份识别和行为分析等功能。
二、研究现状目前，视频监控中的行人检测技术已经取得了一定的研究成果。
其中，基于传统计算机视觉算法的行人检测方法已经比较成熟。
这种方法主要采用的是Viola-Jones算法，利用Haar级联检测器从图像中提取行人特征，然后通过AdaBoost算法进行分类识别，实现行人检测和跟踪等功能。
不过，这种方法存在着一定的局限性，对于光照变化、遮挡、姿态变化等因素的影响比较敏感，且准确率较低。
为了提高行人检测技术的准确率和鲁棒性，近年来，越来越多的研究者开始利用深度学习技术来解决这一问题。
深度学习技术主要采用的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等技术来进行图像处理和特征提取，从而实现对行人的检测和跟踪等功能。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪随着智能化技术的不断发展和普及，越来越多的应用场景需要对行人进行检测和轨迹跟踪。
行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于视频监控、交通管理、智能巡检等领域，具有重要的实际意义和应用价值。
本文将介绍基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪的方法与应用。
行人检测是指在视频图像中准确地识别出行人目标，并进行定位。
行人检测的关键在于准确地判断图像中的目标是否为行人，并将其与背景进行有效区分。
通过深度学习算法，可以让计算机模型学习到行人在图像中的特征和模式，并使用这些特征进行行人检测。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）等。
这些算法能够对图像进行快速且准确的行人检测，实现实时监测和预警。
轨迹跟踪是指通过连续帧图像的时间序列，对行人在不同帧之间的运动进行跟踪与分析。
轨迹跟踪主要分为两个步骤：检测和匹配。
检测步骤利用行人检测算法对每一帧图像进行目标检测，得到每一帧中的行人目标区域。
匹配步骤则利用跟踪算法将相邻帧中的行人目标区域进行匹配，形成行人轨迹。
常用的轨迹跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。
这些算法能够有效地对行人进行轨迹分析，提供行人的运动轨迹和路径信息。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪具有广泛的应用前景。
在视频监控领域，利用行人检测与轨迹跟踪技术可以实现对人员的自动识别与跟踪，提高视频监控的效果和效率。
在交通管理领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以用于行人过马路的安全管理与交通流量分析，提供有关行人行为的统计和决策依据。
在智能巡检领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于巡检机器人和智能无人车等设备，提供智能化的巡检和运输服务。
然而，基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪面临一些挑战。
首先，图像数据的质量和噪声会影响算法的准确性和鲁棒性。
其次，行人的姿态、遮挡、尺度变化等因素也会对检测和跟踪结果产生影响。
此外，复杂的场景和多目标跟踪也是研究的难点之一。
视频监控中的行人识别技术研究
视频监控中的行人识别技术研究在当今社会，随着城市化进程的逐步加速和人口数量的不断增长，城市的交通管理变得越来越重要。
在城市中，无论是道路、广场还是商业区，都会有大量的行人流动。
为了维护城市秩序和安全，越来越多的城市引入了视频监控系统。
而对于视频监控系统中的行人识别技术，也成为了一个亟待研究的问题。
一、视频监控中的行人识别技术概述视频监控系统中的行人识别技术是指通过计算机视觉技术对视频监控中的行人进行自动识别和跟踪。
行人识别技术的研究，在城市安全和管理、商业数据统计和管理等方面具有广泛应用。
目前，行人识别技术已经发展到了比较成熟的阶段，其中主要涉及到以下几个方面：1. 人体姿势识别人体姿势识别就是通过对人体姿势的分析和识别，来判断人的活动状态，如走路、奔跑、跳跃等。
人体姿势识别通常涉及到人体的姿态估计、关节跟踪、人体重心估计等技术。
2. 人脸识别人脸识别是指通过计算机视觉技术对视频监控中的行人的面部信息进行识别和跟踪。
人脸识别通常涉及到人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取等技术。
3. 行人检测行人检测是指在视频监控中，通过计算机视觉技术对每一帧图像进行处理，判断出哪些像素点属于行人，从而实现对行人的追踪和识别。
行人检测通常涉及到特征提取、分类器设计、行人模型设计等技术。
二、视频监控中的行人识别技术的应用场景在现实生活中，视频监控中的行人识别技术应用广泛，以下是一些常见的应用场景：1. 城市交通管理随着城市化进程加快，城市的交通管理变得越来越重要。
视频监控中的行人识别技术可以帮助城市管理者实现对重要交通路口、道路的拥堵情况进行实时监控和管理，实现城市交通的智能化管理。
2. 商业数据统计商业区的访客数量是商家关注的一个重要指标。
视频监控中的行人识别技术可以帮助商家实现对商业区域的访客数量统计和分析，通过数据分析来制定更好的营销策略和目标人群选择。
3. 公共福利设施公共福利设施是城市社会生活中不可或缺的一部分。
211116261_视频监控中的行人重识别方法评述
视频监控中的行人重识别方法评述石昌森（河南大学人工智能学院河南郑州450046）摘 要：随着计算机硬件水平的提升和安防视频监控网络的快速发展，行人重识别作为计算机视觉领域一个极具挑战性的问题逐渐被大众所知，其旨在多个非重叠摄像头中对感兴趣行人进行重识别。
近年来，随着深度学习相关技术的发展，相关学者融合深度学习与行人重识别并提出了大量新方法。
行人重识别主要可以分为3个主要步骤，即特征表示、度量学习及优化排序。
本文首先介绍了行人重识别技术研究现状，并简述了所遇到的主要挑战；其次，分别对传统行人重识别技术和基于深度学习行人重识别技术进行描述；再次，对常用数据集和评价标准进行分析；最后，就本文内容对行人重识别技术进行总结和展望。
关键词：行人重识别计算机视觉深度学习度量学习中图分类号：T N948.6文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)10(b)-0106-05 Review of Person Re-Identification in Video SurveillanceSHI Changsen( School of Artificial Intelligence, Henan University, Zhengzhou, Henan Province, 450046 China ) Abstract: With the improvement of computer hardware level and the rapid development of security video surveillance network, person re-identification, as a very challenging problem in the field of computer vision, is gradually known by the public. It aims to re-recognize interested pedestrians in multiple non-overlapping cameras. In recent years, with the development of deep learning related technologies, relevant scholars have proposed a large number of new methods combining deep learning and person re-identification. Person re-identification can be divided into three main steps: feature representation, measurement learning and optimization sorting. Firstly, this paper introduces the research status of person re-identification technology and the main challenges encountered. Then, the traditional person re-identification technology and the depth learning based person re-identification technology are described respectively. Thirdly, the common data sets and evaluation criteria are analyzed. Finally, this paper summarizes and prospects the person re-identification technology.Key Words: Person re-identification; Computer vision; Deep learning; Metric learning随着智慧城市的建设，全国各地都安装了大量高清监控摄像机，每天实时更新大量监控视频［1］。
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山东建筑大学课程设计说明书题目：视频监控中行人的检测课程：数字图像处理课程设计院（部）：信息与电气工程学院专业：电子信息工程班级：电信111学生姓名：学号：指导教师：完成日期：目录摘要 (II)一、绪论 (1)1.1 研究背景与意义 (1)1.2 智能视频监控概述 (2)1.2.1 智能视频监控的发展 (2)1.2.2 智能视频监控的研究内容 (3)1.3 行人检测与跟踪 (3)1.3.1 行人检测 (3)1.3.2 行人跟踪 (4)二、设计原理 (5)2.1 图像处理基础 (5)2.1.1 颜色空间 (5)2.1.2 图像预处理 (7)2.1.3 形态学方法 (7)2.2 运动目标检测方法 (8)2.2.1 背景差分法 (8)2.2.2光流法 (9)2.2.3边缘检测方法 (10)2.4 本章小结 (10)三、设计内容 (11)3.1背景减法运动目标检测 (11)3.2阈值的选取 (11)3.3形态学滤波 (12)3.4设计方案流程图 (14)四、实验结果分析及总结 (16)4.1试验结果 (16)4.2实验结果分析 (16)五、参考文献 (17)致谢 (18)附录 (19)摘要智能视频监控是计算机视觉领域新兴的研究方向，它通过对摄像机拍摄的视频图像序列进行自动分析来对被监控场景中的事物变化进行定位、跟踪和识别，并以此对相关目标的行为进行分析和判别，在实现了日常管理工作的同时又能对目标的异常行为做出及时反应。
行人目标检测与跟踪算法是智能视频监控系统中的核心问题，研究相关算法对于提高智能视频监控系统的性能具有重要的意义。
本文在熟悉和掌握了有关数字图像处理原理和技术的基础上，分析对比了常用的目标检测和跟踪方法，针对不同条件下的行人目标检测和跟踪进行了研究。
本文完成的主要研究工作是对监控视频中行人目标的检测，为以后的行人跟踪和行人行为的分析打下基础。
本设计以Matlab为平台，利用背景减法，和形态学滤波的方法检测视频中的行人。
实验结果表明，本模块能够检测一般静态背景条件下的行人目标，满足了实际应用的初步要求。
关键词：视频监控、行人检测、背景减法、形态学滤波一、绪论1.1 研究背景与意义近年来，计算机视觉领域飞速发展。
俗话说：“百闻不如一见”，人类从外界获得的信息中80％是通过视觉得到的，所以人类渴望让机器(如计算机)拥有视觉并自动对看到的行为进行分析。
随着这一领域的不断进步，人们开始把研究成果运用到民生安全、医疗诊断、文档分析、天文气象、制造业等方面，逐步形成智能视频监控、人体运动分析、神经生物学、高级感知接口等热门研究课题。
智能视频监控的核心内容是智能识别算法，包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为分析四部分。
对行人快速而准确的检测和跟踪属于智能视频监控系统的前端工作，会直接影响后续工作以至整个系统的性能。
具体来说，它是指在一段视频图像序列中自动的检测出用户感兴趣的目标，并且在后续的序列中持续对该目标进行定位的过程。
智能视频监控中的行人检测和跟踪技术可应用到众多领域：(1)智能交通：随着城市化阵容的扩大，提高交通系统的智能化运作、管理等能力已经变成管理人员的重要任务，同时，也给计算机视觉、人工智能等研究领域提供了一个重大发展机遇。
我们可采用智能算法自动对监控视频中的车辆进行检测和跟踪，并根据需要计算车辆行驶速度、车辆位置信息等，从而及时对交通道路上的违章行为或交通事故进行自动检测并报警。
(2)民用监控16J：主要针对于银行、公园、居民区、广场、大型购物超市、储物仓库等高安全要求的场合地点。
在民生安全、民生监控等方面使用行人的检测和跟踪技术实时地检测行人，并后续分析大规模抢劫、聚集、盗窃等异常行为。
因为行人是很多监控场景中的主要目标，所以对行人的检测和跟踪得到了研究人员的密切关注。
(3)智能家庭：主要针对私人家庭中，借助行人检测、跟踪、面部识别等技术，自动感知家庭区域中人体的存在，继而分析检测到的目标行为。
当家中有老人不小心摔倒或发生其他意外时，系统能自动拨打已经存入的电话号码通知家人及时施救；或者当家人外出时有外人突然闯入，系统能自动报警通知相关人员采取措施。
综上，智能视频监控系统凭借其强大的智能性、全天候性，不仅减少了监控人员的劳动量，而且提高了危险时报警的速度和准确度，正被逐步应用于交通、园区、商场、酒店、银行、储物仓库等高安全要求的场合地点。
而视频中行人的检测则是只能视频监控的基础，本文主要论述静止背景下行人目标的检测。
1.2 智能视频监控概述1.2.1 智能视频监控的发展智能视频监控是在传统的视频监控基础上发展起来的。
传统的视频监控自投入应用已有数十年，其发展经历了三个时代。
第一代：模拟时代。
上个世纪末以前，初始的视频监控以模拟式磁带录像机为代表。
此时的视频监控存储量大，信息检索和查询相对困难。
第二代：数字时代。
进入 21 世纪后，随着数字视频压缩编码技术的产生和发展，数字式视频录像机投入使用。
数字化存储极大增强了对视频信息的处理效率，事后的信息检索也变得相对简单。
第三代：网络时代。
从 2004 年开始，随着网络带宽的提高和成本的降低、硬盘容量的加大和中心存储成本的降低，以及各种实用视频处理技术的出现，视频监控步入了全数字化的网络时代，DVR 系统进一步发展为网络数字视频录像机,实现了视频信息的数字化网络传播。
更进一步，发展成为了网络化视频监控系统，又称 IP 监控系统。
网络化视频监控系统基于 TCP/IP 协议，采用开放式架构，其视频信息从摄像机或网络视频服务器下来就直接进入网络，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为基础，通过强大的平台软件实施管理。
视频监控系统在系统功能和设备性能上得到了很大的提高，但是仍然受到了一些固有因素的限制，整个系统在安全性和实用性方面难以满足人们不断提高的要求。
具体的制约因素如下：（1）人类自身的弱点。
很多情况下，由于生理上的弱点，人们经常无法觉察安全威胁，从而产生了漏报的现象。
（2）监控时间。
大多数视频监控系统难以按照 1:1 的比例来配置监控摄像机和视频显示装置，尤其是在机场、港湾等大型的视频监控系统中，各个监控点很难都处于监控之下。
（3）误报和漏报。
这是视频监控系统中最常见的两大问题，误报会浪费人力物力，漏报可能会导致非常危险的后果发生。
这两种情况都会大大降低人们的信任，进而降低监控系统的应用价值。
（4）数据分析困难。
传统的视频监控系统缺乏智能因素，录像数据无法被有效地分类存储，更毋论其他的智能处理，因此数据分析工作要耗费相当多的时间。
而经常发生的误报漏报现象也造成了无用数据的进一步增加，带来更大的困难。
（5）响应时间长。
对于安全威胁的响应速度直接关系到一个安全系统的整体性能。
传统的视频监控系统通常由人来对威胁做出响应和处理，而实际处理问题时，往往同时涉及到多个功能部分，需要多个相关部门的协调配合，共同处理，因而对响应时间有了更高的要求。
为了解决上述导致视频监控系统效率低下的问题，人们把计算机视觉的相关技术引入视频监控中，从而发展起新型的视频监控技术—智能视频监控，也称自动视频监控，在视频监控系统中处于核心地位，对于整个系统的效率提高具有重要意义。
1.2.2 智能视频监控的研究内容智能视频监控的研究内容包括运动目标检测、运动目标跟踪以及对监视场景中目标行为的理解与描述，目标检测、目标分类、目标识别是视频处理中的基础部分，而行为分析和理解则属于更高级的处理分析部分。
运动检测、目标分类和目标跟踪是研究者们关心最多的三个基本问题；而行为分析与理解因为跟应用直接相关，所以近些年成为被广泛关注的热点问题。
1.3 行人检测与跟踪视频监控场景中行人是监控的主要对象，因此对行人的检测和跟踪是一个至关重要的问题，这属于智能视频监控系统的底层工作，其性能好坏将直接影响后续工作乃至整个系统的性能。
1.3.1 行人检测行人检测就是把视频图像中的行人目标从背景中分割出来并精确定位。
基于视觉的行人检测目前仍旧是计算机视觉领域的一个公认的难题。
原因在于：行人同背景混合在一起，行人可能走，也有可能站着或者不可预测地改变运动方向；行人所处的背景非常复杂，特别是当视觉系统基于运动云台上的摄像系统时，背景的突然改变不可避免。
到目前为止，一些人体检测系统在某些约束环境中被证明能有效地检测行人，从而鼓舞了研究人员开展进一步的研究工作。
行人的衣着、运动姿态、光照存在着很大的差异，并且存在背景复杂、遮挡和其它运动物体的干扰，这些因素是行人检测要解决的重点问题。
1.3.2 行人跟踪行人跟踪监视人体在视频中的空间和时间变化，包括人体的出现、位置变化、大小信息、形状等，在连续帧上匹配目标区域，求解时间上的对应问题。
基于视觉的人体跟踪一般从人体检测开始，而且在后继的视频序列中需要不断地检测人体以校验跟踪和维持跟踪连续进行，它是人体的姿态估计和活动识别的基础。
跟踪过程根据应用场景中的目标数目分为单目标和多目标。
场景中目标数目的不同，跟踪的难易程度不同，所采用的技术也不同。
二、设计原理智能视频监控中的行人检测与跟踪方法涉及到很多研究领域，如数字图像处理、计算机视觉、信息融合、模式识别与人工智能等。
为了后续各章内容的展开，本章系统地介绍相关的一些预备知识和常用的目标检测与跟踪方法。
2.1 图像处理基础数字图像处理涉及的领域相当广泛，其各种理论算法、技术应用更是不胜枚举。
篇幅起见，本节仅简要介绍相关的颜色空间、图像预处理和形态学方法等内容。
2.1.1 颜色空间颜色空间也称彩色模型，又称彩色空间或彩色系统，它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。
本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的阐述，位于系统的每种颜色都由单个点表示。
颜色空间从提出到现在已经有上百种，大部分只是局部的改变或专用于某一领域，现在采用的大多数颜色模型都是面向硬件或面向应用的。
数字图像处理中常用的是 RGB、HSI和 HSV模型。
（1）RGB 彩色模型RGB 彩色模型是工业界最为常见的颜色模型，它也是人们最为熟悉常见的颜色模型。
它以红、绿、蓝为原色，建立三维直角坐标系，通过混合各个原色以产生各种复合色彩。
通过对红、绿、蓝三种颜色施加变化以及叠加可以得到各种颜色。
RGB 即是代表红、绿、蓝三种色彩组成的颜色空间，这一颜色空间几乎包括人类能感知的所有颜色，因而应用最为广泛。
RGB 颜色空间的设计是以颜色发光为原理的，简单理解其颜色混合方式就好像有红、绿、蓝三盏不同颜色的彩灯，当三盏灯的光相互混合的时候，其色彩相混，而亮度等于三者总和,也即满足加法混合。
知道其原理后，在很多图像处理软件中进行的 RGB 颜色设定就很容易理解了。
图 2-1 形象地显示了 RGB 颜色空间。
图2-1 RGB颜色空间（2）HSV 模型RGB 和 CMY 彩色模型对硬件实现很理想，另外它同人眼对红、绿、蓝三原色的强烈感觉相匹配，但是这一模型不能很好地解释实际的颜色。