智能視頻監控系統及其在Blackfin上的應用
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2．智能視頻監控系統的技術背景簡介
智能視頻監控的核心內容之一是對特定目標的自動跟蹤。目標跟蹤可分為5個步驟，包括運動檢測、目標分類、目標（類型）跟蹤、行為分析和目標（個體）跟蹤。例如對人體的跟蹤：首先從實時圖像序列（即視頻）中檢測出運動物體，再判定運動物體中的人體，然后跟蹤人體的運動軌跡，并分析和選定有異常行為的人，如在車站，機場等遺留包裹的人，最后對行為異常的人進行持續跟蹤。
視頻監控系統中的運動檢測有兩種不同的實現途徑，一種是直接利用視頻壓縮算法的中間結果，比如ADI的第三方合作伙伴利用MPEG 4和H.264編碼過程中的運動向量，在Blackfin處理器上同步實現了運動檢測和視頻壓縮。另外一種是獨立于視頻編碼的方法。
運動檢測算法可按照不同分類標準分為多種。中科院自動化所把運動檢測算法歸納為三種：背景消除法，時間差分法，光流法。背景消除法和時間差分法都可以看作是差分圖像法。背景消除法是目前運動分割中最常用的一種方法，它利用當前圖像與背景圖像的差分來檢測出運動區域。時間差分方法是在連續的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間采用基于像素的時間差分并且閾值化來提取出圖像中的運動區域。基于光流方法的運動檢測采用了運動目標隨時間變化的光流特性，通過計算位移向量光流場來初始化基于輪廓的跟蹤算法，從而有效地提取和跟蹤運動目標。該方法的優點是在攝像機運動的情況下也能檢測出獨立的運動目標。
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