监控系统是一种结合了人工智能、计算机视觉以及机器学习技术的先进监控解决方案。它的核心目标是自动检测、识别并追踪监控场景中的运动目标，从而提供高效、准确的安全保障。
本论文主要探讨了智能视觉监控系统中的运动目标检测算法及其后处理技术。在第一章中，作者介绍了课题研究的背景和意义，指出随着社会安全需求的增加，智能视觉监控的重要性日益凸显。目前，国内外的研究主要集中在智能视觉监控系统的构建、运动目标检测与跟踪等方面。
第二章详细阐述了智能视觉监控系统的硬件和软件平台。硬件部分包括数据管理中心、视频服务器、监控中心以及流媒体服务器与客户端等组成部分，它们共同构建了一个实时、高效的监控网络。软件部分则重点介绍了数据管理和视频处理的相关技术。
第三章集中讨论了运动目标检测算法，包括光流法、时间差分法、背景差分法和基于时空熵的方法。光流法利用像素在连续帧间的运动信息来检测目标；时间差分法通过比较连续图像的差异来识别运动；背景差分法则是通过建立和更新背景模型来识别前景目标；而基于时空熵的方法则综合考虑了时间和空间信息，提高了检测的准确性和鲁棒性。此外，还介绍了自适应背景模型，如单高斯模型和混合高斯模型，并提出了一些改进方法，以及相应的实验结果和分析。
第四章则关注运动目标检测后的处理技术，如形态学滤波。形态学滤波有助于去除噪声、连接断开的目标和填充目标内部的孔洞，包括膨胀、腐蚀、开操作和闭操作等基本操作。区域分割技术则用于将目标分离出来，提高后续分析的精度。
该论文深入研究了智能视觉监控系统中的运动目标检测，从基础算法到实际应用，涵盖了多个关键技术。这些研究对于提升监控系统的性能，减少误报和漏报，以及推动人工智能在安全领域的应用具有重要意义。论文的结构严谨，理论与实践相结合，为智能视觉监控技术的进一步发展提供了宝贵的研究成果。
