智能视频监控系统及其在Blackfin上的应用
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2．智能视频监控系统的技术背景简介
智能视频监控的核心内容之一是对特定目标的自动跟踪。目标跟踪可分为5个步骤，包括运动检测、目标分类、目标（类型）跟踪、行为分析和目标（个体）跟踪。例如对人体的跟踪：首先从实时图像序列（即视频）中检测出运动物体，再判定运动物体中的人体，然后跟踪人体的运动轨迹，并分析和选定有异常行为的人，如在车站，机场等遗留包裹的人，最后对行为异常的人进行持续跟踪。
视频监控系统中的运动检测有两种不同的实现途径，一种是直接利用视频压缩算法的中间结果，比如ADI的第三方合作伙伴利用MPEG 4和H.264编码过程中的运动向量，在Blackfin处理器上同步实现了运动检测和视频压缩。另外一种是独立于视频编码的方法。
运动检测算法可按照不同分类标准分为多种。中科院自动化所把运动检测算法归纳为三种：背景消除法，时间差分法，光流法。背景消除法和时间差分法都可以看作是差分图像法。背景消除法是目前运动分割中最常用的一种方法，它利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域。时间差分方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动的情况下也能检测出独立的运动目标。
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