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(韶关学院物理与机电工程学院，广东 韶关 512005)

0 引言

基于云台的摄像头可移动式视频监控系统，通过摄像头的移动，保证监控对象始终位于摄像头图像中心区域，实现大视角范围内运动目标的检测跟踪，已广泛应用于各类重要场所对可疑目标或异常行为的实时监控、预警[1]。但摄像头移动状态下复杂的动态背景，使得准确、实时的运动目标检测变得困难[2]。

针对动态背景下的运动目标检测方法主要有光流法和背景补偿法。光流法[3-4]依据摄像头运动引起的背景光流与运动目标光流不一样来实现运动目标的识别，但该算法要遍历帧中所有像素点来评估光流，计算量大，难以满足实时性要求。背景补偿法[5]通过提取背景特征，得到基于匹配点的全局运动参数，对背景进行补偿，从而将动态背景情况下的运动目标检测转化为静态背景下的运动目标检测，目前主要通过基于图像像素匹配算法(如SSDA算法[6])和基于图像特征匹配算法(如SIUF算法[7]、SURF算法[8]和块匹配算法[9])等算法，提高全局运动参数估计精度来保证背景补偿精度，但这将导致运动目标检测实时性下降。

对此，提出基于状态分割的运动目标跟踪方法，根据摄像头运动与否，分别实施运动目标检测与运动目标跟踪，避免动态背景下的运动目标检测复杂算法对目标跟踪实时性的影响。在摄像头静止状态时，基于静态背景实施运动目标检测，当检测到运动目标后，对运动目标进行特征提取、匹配，基于目标跟踪算法，定位其运动轨迹和运动参数，并控制摄像头实施目标跟踪，使运动目标始终位于摄像头图像中心区域。……