1、隨著計算機技術的不斷發(fā)展，隨著相應的硬件設備（如:攝像機、云臺等）成本的日益下降，數(shù)字視頻處理技術已經(jīng)得到了廣泛的應用，視頻監(jiān)控系統(tǒng)也逐漸深入了人們的日常生活。智能監(jiān)控系統(tǒng)已成為實際應用的迫切需要。
　　在國外，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)起步較早，其監(jiān)控的智能化程度較高，應用領域也比較廣泛。在我國，監(jiān)控系統(tǒng)的使用正在逐步普及，已經(jīng)被廣泛的應用于機場、車站、銀行、超市、住宅小區(qū)，交通工具內(nèi)等公共場所，但是由于起步較晚，其智能化程度還很低

2、。經(jīng)常出現(xiàn)保存了大量數(shù)據(jù)卻無法辨別目標的情況。
　　本論文研究的主要內(nèi)容是視頻圖像中運動目標的跟蹤。研究重點主要是對特定運動目標的位置和大小同步跟蹤，即攝像機在跟蹤運動目標而轉動的同時，其焦距也會根據(jù)目標的大小變化而調節(jié)，使監(jiān)控畫面達到最佳觀察效果。
　　為此，本文提出了一種基于邊緣信息的運動目標特征描述方法，本算法以模板中的邊緣信息作為匹配特征，在大大減少了運算數(shù)據(jù)量的同時，也克服了光照對匹配的影響。同時，這種特征描述方法

3、也適用于后續(xù)的模板更新、目標的大小檢測等處理。其次，本文采用統(tǒng)計理論，和三維空間搜索方法，對運動目標的大小進行檢測。在檢測過程中，匹配模板的特征信息可隨著運動目標的形態(tài)變化而更新。同時，三維空間搜索方法則可有效地對目標位置和大小變化進行同步檢測。最后，通過大量的實驗，給出了云臺和攝像機焦距變化的數(shù)學模型，并設計出了相應的控制策略。
　　實驗結果表明，本文所實現(xiàn)的方法，在實時性、抗干擾能力、對光照環(huán)境的魯棒性都有明顯的效果。另一方面