近年来，随着我国的国民经济迅速发展起来，对于突发事件的预防和应对越来越受到了人们的重视，在此基础上发展起来的视频监控技术也成为人们关注的焦点。通过近几十年的快速发展，现代视频监控系统先后经历了初期的模拟系统，进而发展到中期的全数字化的监控系统以及IP视频监控系统三个阶段。如今，正在朝着智能化、自动化的视频监控系统发展过程中。随着计算机视觉、智能视频识别等技术的发展，研究人员将生物体特征识别技术应用到视频监控系统中，使得智能视频图像处理变为可能。

对于传统的视频监控系统而言，现代智能化的视频监控系统通过使用现代化的计算机来替代人类的眼睛和大脑，对视频中动态的序列图像进行理解和分析，实现了对视频图像监控区域的自动化检测和目标识别跟踪任务。伴随着中国的安全部门对于现代化的安防要求不断的提高，现代智能化的视频监控系统应用范围变得越来越广泛。

一个智能化、现代化的视频监控系统主要是针对视频序列图像中的运动目标进行分析，然后从这一系列的图像序列中提取出感兴趣部分的目标，然后对感兴趣的目标部分进行检测、识别和跟踪，更深层次的可以对目标部分的行为进行描述和理解。其中的目标检测、目标识别和目标跟踪属于低层次的处理，在数字图像处理的范畴中;然而图像的分析和理解则属于更高级别的处理层次，属于人工智能领域的范畴。与此同时，目前在对视频图像序列中的运动目标研究上，不单单要求了实时性，鲁棒性，也慢慢的要求了算法通用性和可移植性。那么就给视频运动分析系统带来了诸多的挑战。

在现代化智能化的视频监控研究领域中，英国和美国等众多的国家做了大量的研究项目。很多有名的科技公司和科研机构，比如IBM, Microsoft, Google, MIT等使用了大量的金钱和人才进行智能化视频监控系统的研究，一些研究成果已经转化为实际的产品进行了使用。在民用领域的产品有IBM公司研发的Smart Surveillance systems(S3) }2},美国FDI C Future Tel Digital Imaging)公司2003年推出的视频监控系统SmartSystemI6等。在军用领域，1977年美国国防部研究项目局、卡内基梅隆大学、美国麻省理工学院等联合进行研究了项目VSAM C Visual Surveillance and Monitoring ) }3}，这个项目是为城

市和战场上开发出自动化的视频理解分析技术。在2000年前后，美国DARPA研究机构进行了远程人类识别重大项目HID ( Human Identification at a Distance)的开发。2003年美国马里兰大学开发出了W4}3}系统，这个系统不仅可以对人体进行定位，而且可以分割出人体的某个部分或器官，与此同时，可以创建出人体的实际外观模型，达到了对多个人的实时跟踪任务[4]。1998到2002年，欧盟IST(Information Society Technology)与许多大学和科研结构开发出了视频监控和检索项目ADVISOR(Annotated Digital Video for Surveillance and Optimized Retrieval)，通过摄像机获取到视频源数据，然后开发出了

有效的管理公共交通系统的综合系统，借助于计算机的视觉技术开发出相应的算法和应用APP，完成了公共交通中的行人检测和行人跟踪任务，可以自动的判断出发生异常的事件。欧盟和奥地利科学基金会赞助的视频监控系统AVITRACK(Aircraft surroundings,categorized Vehicles and Individuals Tracking for Apron's Activity Model interpreting andcheck)，通过最新的视频输入输出系统和智能的算法，可以对机场的环境进行实时的监

控，目的是提高了机场的运作效率以及口常的安全监控。

目前，在我国的科研机构中，中科院模式识别国家重点实验室视觉监控中心的研究处于领先的地位。在交通场景中的视觉监控(基于扩展卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法[5])、在人体运动视觉监控系统(基于步态的远距离身份辨认)和行为模式识别(提出了对目标运动轨迹和行为特性学习的模糊自组织神经学习算法[6])进行了深入的研究，取得了一定的研究结果。通过总结英国雷丁大学VIEWS的车辆交通监控系统的研究过程，在此理论指导基础上，自主研发了交通监控系统VSSTART C Visual Surveillance Start)。除此之外，另一些科研院校也进行研究和探索，比如清华大学开发出了野外视觉侦查系统，西北工业大学研发了Great Wall运动目标分析系统。除此之外，中科院电子所、原信息工业部14所、28所、总参61所等众多的科研单位，在分布式图像检测融合、多传感器综合定位跟踪、机动车跟踪、姿态评估和威胁预计以及目标识别与决策信息融合等范围内进行了大量的理论分析与应用研究，在部队批示自动化、舰队编队信息融合和组网雷达数据处理等范围内研制出了一些有着先进功能的运动目标检测跟踪识别的系统。

在对现代化智能化的视频监控研究领域中，最基础性的研究就是运动目标的检测和跟踪方面的研究。这些方面的主要研究内容有数字图像处理、人工智能、计算机视觉和自动控制等相关理论和技术。目前对这些基础性的研究还存在的问题如下

对于智能化的视频监控系统中，运动目标检测通常是该技术的第一步，想要达到的目的就是要将运动目标区域从视频图像中分离提取出来。在这一研究中，已经有很多的国内外学者进行了相关联的研究，获取了一些相关的研究成果。对于复杂多变的应用场景，外界环境的突然变化和运动目标自己的变化等等因素都在影响着检测的效果，较为严重的会导致检测目标时出现漏、误检情况的发生。对于这些问题，一般为以下几种。