梁成武，孔素娟，乔 治

(1.河南城建学院，河南平顶山467036;2.中盐皓龙盐化有限责任公司，河南 平顶山467000)

近年来，智能视觉监控系统已经在很多领域广泛应用。然而，大多数系统只能识别一些简单的非正常行为，在很大程度上不能满足用户需求。造成这种现象的原因主要是算法的复杂度太高以及硬件芯片性能的不足。对于任何的视觉交通监控系统，移动目标检测都是最为重要的过程。事实上，目标检测的难点在于阴影的存在，阴影的存在常常使得机器误将阴影识别为有效目标。一方面，阴影与活动目标有相同的运动状态;另一方面，阴影总是与背景色相差明显。当被检测的目标含有阴影时，对于目标定位、识别以及追踪都会造成很大误差。

文献［1－3］中列出了一些关于阴影消除算法的近期研究成果，一些成果在仿真结果上看性能优异。但是，在实时系统中由于很难实现较快的运算速度，这些较为先进的算法很少被采用。因此，如何将这些算法应用于实际逐渐成为一大难点。

基于在智能实时跟踪系统中的目标检测需求，本文的重点在于阴影消除算法的应用与优化。本文在阴影消除算法中添加了快速填充与噪声消除算法，使阴影消除算法的整体性能得到提高，同时保证了算法复杂度和性能之间的相互协调。然后将此技术(阴影消除算法外加优化)用于目标跟踪系统。优化方面可分为三大等级:算法级的优化(ALO)、程序级的优化(PLO)以及指令级的优化(ILO)。……