张凯丽 何 玥 程雅茹 孙晨静 陈亚宁 纪亚芳

（山西师范大学物理与信息工程学院，山西 临汾 041000）

1 引言

随着各行各业的飞速发展，国家对人民的人身安全、财产安全的重视不断提高。视频监控已经从最初只在特殊行业中使用，发展为各行各业的必备产品。但是在这种社会背景下，依然有不法分子顶风作案，拐卖儿童、入室抢劫等案例仍然存在。

在寻找走失儿童与抓捕罪犯的过程中，最常用的方法是通过监控视频观察。监控视频中记录了他们犯罪的证据，但是在查看监控回放时，人力监测耗时耗力，容易错过最佳时期，监测过程难免有疏忽遗漏的地方，因此对监控系统的优化是必要的。针对普通监控系统所存在的缺陷，本文采用SAD匹配算法和IMM Kalman滤波算法，对现有的监控系统进行了优化，实现了对监控范围内重点目标全程持续跟踪和信息捕捉，进而完成视频分析。

2 目标检测

目前，对收集到的数据进行前期3D 标定的方法为单目视觉或双目立体视觉。为克服仅使用单目视觉无法对目标精确追踪的缺点，本文采用双目立体视觉方式。双目立体视觉的重点是进行立体匹配，本文通过采用SAD（Sum of Absolute Differences）匹配算法确定左右视图匹配关系，从而实现双目立体视觉目标检测。

SAD匹配算法是将模板图样I（尺寸为m*n）与待检索图样I’（尺寸为M*N）进行对比，寻找出最佳匹配图样。具体算法步骤如下所示：

（1）将待检索图样和模板图样通过卷积神经网络选择出所有像素点；

（2）将模板图样灰度减去待检索图样灰度，求出二者灰度差之和[1]