在视觉监视领域日益追求自动化的今天,一种能完全替代监控人员、自动对监视场景中运动目标(往往指人)实时、持续地主动监视的智能化监控系统的设计非常迫切,这种智能化监控系统一般要求身兼运动检测、人体识别、目标跟踪等自主功能。利用现有计算机强大的计算能力与图象处理与分析、计算机视觉等多学科知识,完全有可能设计出这种无人值守下的智能化监控系统。遗憾的是,目前国内在这种系统的研究上尚处于起步阶段。阻碍这种智能监视系统设计的最大难题是缺乏一个统观全局的算法设计,算法往往达不到前后模块链接紧密、复杂度低且漏警误警率小等实用标准。本文就是在这样的背景下提出的,通过对现有多种算法的研究与分析,在借鉴前人研究的经验和教训的基础上,对运动检测、人体识别和目标定位三个模块进行了算法上的分析与改进,使算法复杂度降低。整个算法的设计在做到实时性要求的同时尽量兼顾系统的鲁棒性。同时,该系统采用了虚拟仪器为平台,充分利用了其在机器视觉、图象处理、自动控制和人机交互等方面的强大功能,从而使系统具有新颖性和良好的应用前景。 文章首先详细介绍了当前视觉监视理论与技术在国内外的研究现状和发展趋势,然后介绍了虚拟仪器和基于虚拟仪器的智能视频监控系统的设计方案及软硬件构成,在主要内容上论文按功能分为运动检测、人体识别和目标定位三个模块分别进行深入探讨。运动检测功能模块是智能化监控系统的“眼睛”和首要环节,其算法设计的好坏是系统成败的关键,它也占据了整个系统绝大部分运算量。运动检测子模块中对传统的算法进行了性能评价,指出了不足,重点采用了背景减除算法和移动平均背景更新算法。后处理模块采用形态学滤波来去噪、补空洞,通过一种简单的算法有效的处理了目标图象的断裂和人体产生的影子。 人体识别功能模块是智能化监控系统的“大脑”和中间环节,是正确进行跟踪的前提。文章借鉴了该领域一些算法的成功经验,采用了一种简单的人体识别方案。识别只针对检测模块输出的二值图象进行,通过对图象中的目标区域提取多个特征再综合判决来简单区分人与物。与其它设计方案相比极大地降低人体识别的运算代价。同时也在一定程度上提高了系统的识别率,比其它单一的识别算法更为切实可行。 文章的最后,进行了总结,同时对本系统的发展提出了展望。