智能视频监控系统动态目标检测与识别算法综述.docx

【智能视频监控系统动态目标检测与识别算法综述】 智能视频监控系统是现代科技发展的重要产物，尤其在互联网时代，其重要性不言而喻。随着摄像头安装的普及和智慧城市、公共安全需求的提升，传统的视频监控方式已无法满足需求。智能视频监控技术通过自动化处理大量视频数据，实现了目标检测、跟踪、识别以及行为分析等功能，极大地提高了监控效率和安全性。 智能视频监控系统主要由视频采集前端、服务器端和行为理解及决策模型三部分组成。视频采集前端由多个摄像机构成，利用CCD图像传感器捕捉目标降落状态，同时具备软触发、延时曝光等功能。视频信号通过以太网接口传输至服务器端，经过编解码、处理，最终实现目标识别。服务器端的视频处理模块对运动目标进行检测和识别，判断是否对飞行安全构成威胁，为飞行人员提供实时反馈。 智能视频监控算法框架通常分为三层：底层、中层和高层。底层处理主要关注目标检测和跟踪，通过目标建模和背景建模确定目标的位置和运动状态。中层则涉及目标识别，包括目标分类和个体识别，目的是确定目标的具体类型。高层处理主要进行行为分析，如姿态识别、行为识别和事件分析，旨在理解目标的意图和可能引发的事件。 现有的典型算法有各自的优缺点，例如，背景差分法在静态背景中效果良好，但在复杂环境下容易受光线变化影响；卡尔曼滤波和粒子滤波在目标跟踪中表现出色，但计算量大，对硬件要求较高。为了优化算法性能，研究人员通常会在现有数据库上进行测试，不断调整算法参数，以提高准确性和实时性。 物联网背景下的智能视频监控技术面临着数据量大、处理速度快、隐私保护等挑战。未来的发展趋势可能会朝着深度学习、边缘计算和云计算的方向发展，利用大数据和人工智能技术提高智能分析能力，同时降低对中央服务器的依赖，保障数据安全。 智能视频监控系统通过动态目标检测与识别算法，实现了对监控场景的智能化管理，有效提升了公共安全和智慧城市的安全水平。随着技术的不断进步，智能视频监控将在更多领域发挥关键作用，为人们的生活带来更多便利和保障。