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目标跟踪系统目标跟踪系统（Object Tracking System）是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。
目标跟踪系统由一个或多个传感器，例如摄像机或雷达，一个目标检测算法和一个目标跟踪算法组成。
它广泛应用于许多领域，包括视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆。
目标跟踪系统的核心任务是从传感器获取的输入数据中提取目标并预测它们的运动轨迹。
目标检测算法通常使用计算机视觉技术，例如模板匹配、颜色分割和特征提取，来检测输入图像中的目标。
一旦目标被检测到，目标跟踪算法将对目标进行跟踪，通过连续观察目标在每一帧中的位置，速度和加速度等信息，预测目标的未来位置。
目标跟踪系统的性能取决于目标检测和目标跟踪算法的准确性和效率。
现代目标检测算法通常基于深度学习技术，例如卷积神经网络（CNN），能够在复杂背景和遮挡的情况下准确地检测目标。
目标跟踪算法则使用过滤器或轨迹预测方法，例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器，来估计目标的状态并跟踪目标。
目标跟踪系统还可以通过使用多个传感器来提高跟踪性能。
多传感器融合技术可以结合不同传感器的信息，例如摄像机和雷达，来提供更准确和鲁棒的目标跟踪结果。
例如，摄像机可以提供目标的外观信息，而雷达可以提供目标的位置和速度信息。
通过融合两种传感器的信息，可以更好地跟踪目标，避免诸如光照变化和遮挡等困难。
随着计算机硬件和计算能力的提高，目标跟踪系统已经取得了显著的进展。
现代目标跟踪系统不仅能够准确地跟踪单个目标，还能够同时跟踪多个目标，并进行目标重识别和目标分类等复杂任务。
这些进展为实现自动驾驶车辆、智能交通系统和智能安防系统等应用奠定了基础。
综上所述，目标跟踪系统是一种能够自动检测、追踪和跟踪运动目标的计算机系统。
它利用传感器和算法来提取目标并预测它们的运动轨迹，广泛应用于视频监控、智能交通系统和无人驾驶车辆等领域。
随着技术的不断发展，目标跟踪系统将继续迎来更多的创新和应用。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。
然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。
2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。
3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。
使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。
（2）建立运动目标检测算法。
运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。
（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。
（4）建立运动目标跟踪算法。
根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。
（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。
4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。
同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状及发展动态 (5)二、相关工作与技术基础 (6)2.1 OpenMV摄像头介绍 (8)2.2 目标检测与跟踪算法概述 (9)2.3 控制系统设计基础 (10)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体架构设计 (13)3.2 图像采集模块设计 (15)3.3 目标检测与跟踪模块设计 (16)3.4 控制模块设计 (18)3.5 执行机构设计与实现 (19)四、实验与测试 (21)4.1 实验环境搭建 (22)4.2 实验方法与步骤 (23)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 系统优化与改进 (26)五、总结与展望 (28)5.1 研究成果总结 (29)5.2 存在的不足与局限性 (30)5.3 对未来工作的展望 (32)一、内容概括本文档主要围绕基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统的设计与实现展开。
介绍了OpenMV摄像头的基本原理和功能，以及其在运动目标检测与追踪领域的应用前景。
系统阐述了设计思路与方法，包括硬件选型、软件架构设计、运动目标检测算法选择及实现等关键环节。
在硬件选型部分，我们选用了具备较高性能的OpenMV摄像头，并配置了相应的驱动程序，以确保其稳定运行。
在软件架构上，我们采用了分层设计思想，将系统划分为前端图像采集、中端图像处理与目标检测、后端控制与执行三个层次，以实现各模块之间的高效协同。
在运动目标检测方面，我们重点研究了基于OpenCV的运动目标检测算法，通过优化算法参数和提高计算效率，实现了对运动目标的快速准确检测。
我们还探讨了如何利用深度学习技术来进一步提升检测精度和鲁棒性。
在控制与追踪策略方面，我们根据运动目标的速度、方向等特性，设计了相应的PID控制器和模糊控制算法，以实现对摄像头的精确控制和稳定追踪。
空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。
随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。
深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。
空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。
这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。
由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。
空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。
识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。
如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。
本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。
通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。
1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。
空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。
在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。
对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。
随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术因其高效、实时和准确的特性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是一种描述图像序列中像素点强度变化的技术。
在运动场景中，光流反映了像素点在时间维度上的运动轨迹。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，主要是通过计算图像序列中像素点的光流信息，进而确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法的计算方法光流法计算的基本思想是假设在相邻两帧图像中，像素点的运动速度是连续的。
根据这个假设，可以计算出每个像素点的速度矢量，即光流。
常用的光流计算方法包括稀疏光流法和稠密光流法。
稀疏光流法主要关注图像中的特征点，通过匹配特征点来计算光流；而稠密光流法则计算图像中每个像素点的光流信息。
四、运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中每个像素点的光流信息，得到图像的运动场；然后，根据运动场的分布和特性，检测出运动目标的位置和轨迹；最后，利用一定的跟踪算法，对运动目标进行持续跟踪和轨迹预测。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。
其优势在于能够实时、准确地检测和跟踪运动目标，对光照变化、遮挡等复杂场景具有较强的适应性。
此外，该技术还能为后续的目标识别、行为分析等提供可靠的数据支持。
六、技术挑战与展望尽管基于光流法的运动目标检测与跟踪技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
例如，在处理高动态场景、多目标交互等复杂情况时，算法的实时性和准确性有待提高。
未来，该领域的研究将围绕提高算法的鲁棒性、降低计算复杂度、融合多源信息等方面展开。
同时，随着深度学习、机器学习等技术的发展，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术将更加智能化和自动化。
飞行器追踪与控制技术的研究及应用随着航空技术的不断发展，飞行器的类型和数量也越来越多。
在飞行过程中，飞行器的追踪和控制技术显得尤为重要。
本文将介绍飞行器追踪和控制技术的研究及应用。
一、飞行器追踪技术的研究飞行器追踪技术是指对飞行器进行跟踪和监视，以确保它符合预定轨迹和安全地运行。
目前，常用的飞行器追踪技术主要包括以下几种：1.全球卫星定位系统（GPS）追踪技术全球卫星定位系统是一种通过卫星来定位目标的技术。
利用GPS技术，可以实时地追踪飞行器的位置、速度和高度等参数，使操作人员能够及时了解到目标状态，从而实现精准的飞行控制。
2.雷达追踪技术雷达是一种利用电磁波进行检测和追踪的技术。
在飞行过程中，利用雷达可以对飞行器进行跟踪和监视，同时可以检测到周围的天气和飞行环境，确保飞行器的安全运行。
3.自动光学追踪技术自动光学追踪技术是指利用机载光学系统对目标进行追踪和跟踪。
在飞行过程中，光学系统会自动识别并锁定目标，同时实时获取目标的图像信息，从而实现对飞行器的追踪和监视。
二、飞行器控制技术的研究飞行器控制技术是指对飞行器进行飞行控制，以确保它按预定轨迹飞行。
常用的控制技术主要包括以下几类：1.自动飞行控制技术自动飞行控制技术是指利用自动控制系统来控制飞行器的飞行。
飞行器通过自动控制系统接收传感器的信息，并根据预定的飞行参数进行自主控制，从而实现自主飞行。
2.人机交互控制技术人机交互控制技术是指利用人机交互界面，通过与机器人对话来完成控制任务。
在飞行过程中，操作人员可以通过人机交互界面来控制飞行器飞行，并实时了解目标状态。
3.遥控控制技术遥控控制技术是指通过遥控设备对飞行器进行控制。
在飞行过程中，操作人员可以通过遥控设备来控制飞行器的运动方向、速度和高度等参数，从而实现对飞行器的控制。
三、飞行器追踪与控制技术的应用飞行器追踪与控制技术的应用范围非常广泛，在多个领域都有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1.航空领域在航空领域中，飞行器追踪与控制技术可以用来实现无人驾驶飞行，从而减少人员的飞行压力。
设计跟随器的实验报告1.引言1.1 概述概述：设计跟随器是一种能够追踪目标位置的装置，它可以通过识别目标的信号或者其他特征来实现自动跟随。
本实验旨在研究设计一种有效的跟随器，并对其原理和应用进行深入探讨。
通过实验过程中的数据收集和分析，我们将评估设计跟随器的性能，并探讨其在实际应用中的潜在价值。
1.2 文章结构文章结构部分主要描述了整篇实验报告的组成部分，包括引言、正文和结论，通过这三个部分来完整地展现设计跟随器实验的过程和结果分析。
引言部分用于介绍整个实验的概述、文章的结构和目的，正文部分包括了设计跟随器的背景、原理和实验过程，通过这些内容来详细展现了实验的整体情况，最后结论部分则对实验结果进行了分析，并展望了设计跟随器的应用前景，最后进行了总结。
整个文章结构清晰明了，逻辑性强，能够让读者对整个实验过程有一个全面的了解。
1.3 目的目的部分的内容应该是对本实验的目的进行简要说明。
在设计跟随器的实验报告中，目的可能包括但不限于：1. 验证设计的跟随器能够准确地跟踪指定目标物体的运动轨迹；2. 评估跟随器的性能和稳定性；3. 探讨跟随器在实际应用中的潜在价值和推广前景；4. 为进一步的研究和开发提供实验数据和实践经验。
在此部分还可以补充说明本实验的目的是为了解决什么问题或者需要解决的问题，以及本实验对于相关领域的意义和价值。
2.正文2.1 设计跟随器的背景设计跟随器是一种用于追踪和监测目标位置的设备。
它可以通过使用各种传感器和技术来实时获取目标的位置信息，可以用于诸如物流、运输、军事、安全监控等领域。
设计跟随器的背景可以追溯到对目标位置追踪和监测的需求，随着技术的发展和需求的增加，设计跟随器的研究和应用也得到了广泛的关注和发展。
设计跟随器的背景涉及到各种技术领域，包括GPS全球定位系统、惯性导航系统、卫星定位系统、雷达技术等。
这些技术的不断进步和发展为设计跟随器提供了更加精准和可靠的位置追踪和监测能力。
浙江大学硕士学位论文摘要 随着科技的发展，计算机视觉己成为前沿科学最热门的课题之一，而且也己经越来越多的进入人们的生活。智能视频监视是计算机视觉的重要组成部分，其核心就是在不需要人为干预的情况下，通过对实时场景中的情形进行实时处理，提取得到场景中运动目标的形状、位置、颜色等信息，并在此基础上分析、判断和预测运动目标的各种行为，从而自动得实现场景中的跟踪报警等各种人们所期望的目的。
目前国内外关于运动轨迹跟踪的研究有很多，而且也已经取得了不错的成果。但是就其适用性来说，还很难找到一个适用性比较广的方法，而且大多数运动跟踪系统价格都比较昂贵，算法方面还不是很优化。
本文首先提出了一种基于自适应混合模型多目标运动检测的算法，在此基础上采用腐蚀和膨胀的方法，比较精确地分割提取前景目标，然后采用描绘前景目标重心点的方法实现对运动目标轨迹的记录和跟踪。在目标跟踪时，针对目标遮挡引起的各种可能情况进行了分析，引入了对运动目标的可靠性度量，增强了目标跟踪的稳定性和可靠性。其次，当运动目标超出当前监视场景时，本文通过串口通信控制前端云台的控制，进而实现摄像机的转动，实现对运动目标所在区域的跟踪。第三，本文搭建了一个实时跟踪运动目标的系统，并进行了反复的实验。
在对多个实际场景中的视频序列的实验中，该系统显示了很强的适应性，而且具有很好的实时性，能基本处理日常中所遇到的各种情况。
关键词：串口通信，云台，高斯模型，模型更新，运动区域匹配，目标分离，运动跟踪浙江大学硕士学位论文Ａｂｓｔｒａｃｔ ＡｌｏｎｇｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｅＣｈｎｏｌｏ卧ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｆｒｏｎｔｉｅｒｓｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｐｏＰｕｌａｒｔｏＰｉｃｓ，ａｎｄａｌｓｏｈａｖｅｍｏｒｅ朗ｃｅｓｓｔｏＰｅｏＰｌｅ，ｓｌｉｖｅｓ．ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｉｄｅｏｓｕｒＶｅｉｌｌａｎｃｅｉｓａｎｉｍ囚ｎａｎｔｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｃｏｍＰｏｎｅｎｔｓ，ｔｈｅｃｏｒｅｉｓｔｏｈａｎｄｌｅｔｈｅｒｅａｌ一ｔｉｍｅｓｃｅｎｏｆａｌｌｋｉｎｄｓｔｏｇｅｔｔｈｅｉｎｆｏｎｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇ１ａｒｇｅｔｓ，ｓｕｃｈｌｉｋｅｓｈａｐｅ，ｌｏｃａｔｉｏｎ，ｃｏｌｏｒａｎｄｓｏｏｎｗｉｔｈｎｏｈｕｍａｎｉｎｔｅｒＶｅｎｔ１ｏｎｉｎｔｈｅｃａｓｅ．Ｔ七ｃｎｄｏｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｊｕｄｇｍｅｎｔ，明ｄｆｏｒｅｃａＳｔｏｎｔｈｅｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｏｎｔｈｅｂａｓｅｏｆｔｈｅｍｃｔｈｏｄｍｅｎｔｉｏｎｅｄａｂｏｖｅｔｏ即ｈｉｅｖｅｔｈｅＰｅＯＰｌｅ，ｓｅｘＰｅｃｔｏｆＰｕｒ’［心ｓｅ．
ＯｎｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｄｏｍｅｓｔｉｃｔｈｅｒｅａｒｅｌｎａＩ１ｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｎｔｈｅｔｒａｃｋ１ｎｇｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇ。ｂｊｅｃｔｓａｎｄａｌｓｏｈａｖｅａｃｈｉｅｖｅｄｇｏｏｄ￣ｌｔｓ．Ｂｕｔｉｔｉｓｖｅｒｙｄｉｆｉｃｕｉｔｔｏｆｉｎｄａｂｒｏａｄ叩ｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｐｒｉｃｅｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｃｏｍｐａｒａ石ｖｅｌｙｈｉｇｈ，ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅａｌｇｏｒｌｄ朋ｉｓｎｏｔｓｕｃｈｏＰｔｉｍｉｚａｌｉｏｎ４
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ｈｉｔｈｅａｃｔｕａ１ｓｃｅｎｅｏｆａｎｔＩｍｂｅｒＯｆｖｉｄｅｏｏｆｔｈｅｅｘＰｅｒｉｍｅｎｌ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｈｏｗｓａｓｔｒｏｎｇａｄａＰｔａｂｉｌｔｙａｎｄｇｏｏｄＰｔ０ＣｅＳＳｉｎｇ．ｌｉｃａｎｌｌａｎｄｌｅｔｈｅｖａｒｉｏｕＳ
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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅｒｉａｌｃｏｎｌ们。ｔｌｎｉｃａｔｉ叽Ｇａｕｓｓｉａｎｍｏｄｅｌ，ｍｏｄｅｌｕｌｘｌａｔｅ ｍｏｖｉｎｇｒｅｇｉｏｎｍａｔｃｈｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｅＰａｒａｔｉｎｇ，ＭｏｔｉｏｎＴｒａｃｋｉｎｇ浙江大学硕士学位论文第一章绪论互１．１课题背景和意义 人工智能从上个世纪到现在一直受到世界各国的高度重视，人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
计算机视觉已成为人工智能领域最热门的竞争课题之一，它和专家系统、自然语言理解一起成为人工智能最活跃的三大领域，是实现工业生产高度自动化，机器人智能化，自主车导航，目标跟踪，以及各种其它工业检测、医疗和军事应用的核心内容之一，也是实现机器智能化的关键因素。计算机视觉是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等。计算机视觉是一门新兴的发展迅速的学科，八十年代以来，计算机视觉的研究已经历了从实险室走向实际应用的发展阶段。从简单的二值图像处理到高分辨率多灰度的图像处理，从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大的进展。
随着科学技术的发展，计算机视觉的应用范围日益扩大，无论是生物视觉还是计算机视觉系统，其最终目的都是要帮助较大的系统来完成它的职责．计算机视觉经过人们的不断努力，已经日益成为一门应用广泛的综合性学科。计算机视觉技术涉及现代传感技术、图像处理与模式识别技术。随着计算机技术水平的提高以及图像处理、人工智能和神经元网络等相关学科的发展，计算机视觉领域也正在迅速发展，日益成熟，逐渐应用于医学、商业安全、军事和工业等领域。
智能视频监视作为计算机视觉中的一个重要部分，主要是实时地观测被监视场景的运动目标，并且分析描述他们的运动行为。视频信号含有极其丰富、直观的信息，最符合人们的观察习惯，因此许多先进的监控系统都利用视频信号进行监控，不仅检测灵敏度高，而且便于记录和观察现场信息。而传统的视频监控及报警联网系统采用红外线探测器装置，靠感应热能的变化来探测侵入者，将侵入者发出的红外线能量转化为报警控制信号。由于这种系统技术上存在的局限，所浙江大学硕士学位论文以大多只能用于现场监视。联网报警网络虽然能进行较远距离的报警信息传输，但传输的报警信息简单，不能传输视频图像，从而无法及时准确地了解事发现场的状况。在现实生活中许多场合，特别是像银行、电力等分布式管理的行业，远距离监控是行业管理的必要手段。因此，智能视频监视系统的产生极大地满足了这种需求。
运动目标的检测跟踪技术是智能视频监视系统的核心，是一项融合图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等多种不同领域先进成果的高技术课题，是实现智能机器人和智能化武器等的关键技术之一。运动目标跟踪的目的就是通过对摄像机拍摄到的序列图像进行分析研究，计算出运动目标在连续帧图像中的位移，给出运动目标速度、加速度等运动参数，从而达到改善运动目标的运动环境等目的。利用图像捕捉并跟踪我们感兴趣的运动目标，形成运动目标的序列图像由于比静止目标的一帧图像提供了更多的有用信息，使得我们可以利用序列图像检测出在单帧图像中很难检测出的目标信息。在复杂背景下对运动目标的跟踪以达到特定的目的，可靠性和精度是跟踪过程中的两个重要指标。运动目标的检测和跟踪技术随着人们对图像由低级到高级的认识而发生变化，在军事、国防、工业过程控制、医学研究、交通监控、飞机导航等领域有着广泛的应用前景。
夸１．２现有研究状况视频监控系统的发展大致经历了三个发展阶段： １．二十世纪九十年代以前，人们使用的主要是模拟的闭路系统，即第一代视频监控系统，我们称其为模拟视频监控系统，由于大部分情况为有线传输，所以也称为闭路电视。人们利用计算机对监控系统进行图像和音频切换、报警处理等多媒体控制。这种系统设备繁杂，需要大量的安装、布线工作，维护和系统扩充也非常困难。
２．九十年代中期，大规模集成电路和并行处理的发展带来计算机图像处理能力和视频技术以及网络技术的快速提升，人们利用其高速数据处理能力进行视频的采集和优化处理，从而大大提高了图像质量，增加了视频监控的应用价值，这种系统被称为第二代视频监控系统。第二代视频监控系统除了输入是模拟设备浙江大学硕士学位论文外，其余部分如压缩、显示和控制等都是数字系统，因此被称之为数字视频监控系统。这种系统基于计算机结构，它将矩阵切换器，图像分割器、硬盘录像机集成在一台计算机平台上。
３．二十世纪九十年代末期以后特别是近两三年，网络带宽、计算机处理能力和存储容量得到了很大的提高，各种高效率视频信息处理技术纷纷出现，从而推动视频监控进入一个全数字化的网络时代，称为第三代视频监控系统，即全数字视频监控系统或网络数字视频监控系统川。它以网络为传输载体，实现了输入部分和处理部分完全数字化，在第二代监控系统的基础上增强了实用性、智能性，使得监控系统的应用越来越普遍。
对于第三代智能监控系统，虽然其产生的时间较短，但也经历了几个方面的变化。由于第三代的智能监控系统需要包含运动目标的检测和提取，运动识别以及运动跟踪等各个方面，在这些方面的研究在近些年都非常活跃。
在运动目标检测和提取方面，其目的就是实时精确地从被检测的场景中提取出运动目标，目前，针对这种目标所提出的运动目标检测算法主要有以下几种：第一是帧间差异算法１２］，它主要是通过计算图像序列两帧之间的差异，分割并提取出运动目标。第二是基于背景统计算法得到背景图像，然后用当前帧和背景帧差分，就可以得到运动目标。第三是一种自适应背景的方法，对每一个象素点建立自动更新模型１３１，根据象素值的变化判断象素点是否属于运动目标，然后根据连通性得到前景区域。本文采用的就是第三种算法思想，并且取得了不错的效果。
