智能视频监控技术是模式识别的一种,它利用一些计算机的算法,分析、提取和识别视频内运动目标的行为特征。在大约五十年的研究与开发中,目标跟踪已经大量的应用于视觉导航、军事制导、交通监控、医疗诊断、安防监控以及气象分析等领域。此外,目标跟踪也大量地应用于视频检索、图像检索、视频分析、医学图像分析、水文观测等众多领域。在多摄像机的智能视频监控分析体系中,最重要的两方面是:单摄像机环境下的运动目标检测和跟踪、多摄像机间的目标匹配和持续跟踪。本文在智能视频监控分析系统的框架下,重点研究了单摄像机的目标检测与跟踪和有重叠视域的多摄像机环境下的目标跟踪算法。(1)多摄像机的运动物体跟踪基于单摄像机的运动物体跟踪,为了在多摄像机间实现运动物体的准确跟踪,需要先检测并分割出各个摄像机内的运动物体。本文使用背景差分法分割目标,为了后续处理多摄像机的跟踪问题打下基础。(2)针对粒子滤波算法跟踪目标的局限性,提出了一种结合Mean-shift算法和粒子滤波的运动目标跟踪算法,该结合算法能够有效的解决目标部分遮挡的问题,提高跟踪的准确度,降低跟踪的丢失率。(3)对于多摄像机间有重叠区域,且重叠区域不大的情况,提出将SURF特征、颜色特征和目标轮廓的几何特征融合,完成多摄像机的跟踪。