张云佐，李汶轩，郭亚宁，王 蕾，崔世强

（石家庄铁道大学 信息科学与技术学院，河北 石家庄 050043）

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近年来，视频监控技术广泛应用于社会生产生活的各个方面，交通路口、银行、以及各种销售场所等都安装了监控摄像头，视频数据量呈现爆炸式增长，面对如此庞大的数据，结合智能算法分析的智能视频监控成为未来发展的必然趋势[1]，如何实现海量监控视频的快速浏览，以及在海量视频中快速检索出需要的视频资料进行分析和处理，已经成为急需解决的问题[2]。监控视频智能分析技术应运而生，如监控视频分割技术[3-4]，视频运动目标检测和提取技术[5-6]，视频摘要技术[7-8]等。

视频分割算法可以归类为空间分割和时域分割两种。空间分割是一种静态分割，只对单幅图像进行操作；时域分割一般是运动分割，利用序列图片中像素点的差值进行判断。视频时域分割是实现视频分析的基础和前提。在视频分析中，通常将镜头作为视频分析和处理的基本单元。视频镜头是由同一摄像机连续摄取的一系列相互关联的帧，代表了一个连续的动作。不同于以往的传统视频，监控视频是由固定安装的摄像机拍摄的连续图像序列，通常全天进行拍摄，故在监控视频中并没有传统意义上的镜头的概念。

目前，已有大量学者对监控视频时域分割进行了研究，其最为主要的就是对监控视频的运动片段进行提取，提取方法主要分为三大类，第一类是……