智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)及其在Blackfin上的應(yīng)用

　　2．智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)背景簡介

　　智能視頻監(jiān)控的核心內(nèi)容之一是對特定目標(biāo)的自動跟蹤。目標(biāo)跟蹤可分為5個步驟，包括運動檢測、目標(biāo)分類、目標(biāo)（類型）跟蹤、行為分析和目標(biāo)（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(jī)場等遺留包裹的人，最后對行為異常的人進(jìn)行持續(xù)跟蹤。

　　運動檢測是從圖像序列中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來。運動區(qū)域的有效分割將大大減少后繼過程的運算量。然而，背景圖像的不穩(wěn)定性，如陰影，光照，慢移動（如蝸牛的爬行），靜移動（樹葉的擺動）等等，也使得運動檢測非常困難。

　　視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運動檢測有兩種不同的實現(xiàn)途徑，一種是直接利用視頻壓縮算法的中間結(jié)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(xiàn)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(biāo)準(zhǔn)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(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測出運動區(qū)域。時間差分方法是在連續(xù)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(qū)域?；诠饬鞣椒ǖ倪\動檢測采用了運動目標(biāo)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(biāo)。該方法的優(yōu)點是在攝像機(jī)運動的情況下也能檢測出獨立的運動目標(biāo)。