许亚军，许慧芳，张艳春

(1.太原理工大学信息工程学院，山西太原 030024;2.江苏自动化研究所，江苏南京 310012)

1 运动目标检测简介

近十几年来，智能视频监控(Intelligent Video Surveillance)在导航制导、重要场所安全监控、智能交通、数字城市等军事以及民用领域得到了广泛的应用，国防安全部门、高校学者、工程技术人员对其产生了极大的研究热情［1］。智能视频监控系统主要由运动目标检测、目标分类识别、目标跟踪以及目标行为的理解与描述几个部分组成，如图1所示。其中，运动目标检测、分类识别以及目标跟踪属于低级视觉部分，数据融合处理属于中级视觉部分，而行为理解和描述则属于高级视觉部分［2］。

运动目标检测是智能视频监控系统的重要组成部分，它是利用图像处理技术将运动目标从背景图像中提取出来并交给后续视觉工作进行分析处理，主要包括图像预处理、目标检测及后处理等步骤，如图2所示。

图1 智能视频监控技术的研究内容

图2 运动目标检测流程图

目前，针对监控摄像机固定不动的应用场景主要有三类运动检测方法:光流法、背景减法和帧间差分法。光流法检测精度较高，但其受噪声、光照、阴影和遮挡等环境因素的影响较为严重;而且光流法算法复杂度高，处理监控视频流的实时性较差。背景减法的优点是原理简单，检测准确，缺点是容易受光线、天气等环境条件的影响，其关键在于背景图像的获取及其更新［3］。针对光流法和背景减法存在的问题，本文提出了一种结合背景减法和时空熵图像的对称差分算法来实现对运动目标的检测。……