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视频序列中含有大量信息，人们可以很轻易地从中分离出目标，对其进行辨认、跟踪和理解。然而对计算机而言，视频序列只是一系列图像的像素点集合，并没有具有语义意义的“对象”，因而难以进行深入分析。目标检测是计算机视觉研究的基础任务和关键技术之一，它涉及图像处理、模式识别和人工智能等多个学科领域，是一个跨学科的挑战性研究课题。

在基于视频分析的智能监控系统研究中，其关键技术就是对其视场内的物体进行检测，识别以及跟踪。本项目是针对包含各种运动目标的视频图像序列进行处理的过程。传统方法中，都是针对整个视频序列按帧开展研究工作，但由此带来的问题是运算量过大。

项目采用关键帧作为基于视频的运动目标检测的基础，通过镜头检测、关键帧提取将视频序列转换为关键帧序列，大大减少了要进行检测处理的工作量，其后结合背景更新方法、像素矩阵差分、阈值判定等方法，在深入细致地分析和研究了相关技术的前提下，完成运动目标检测。

技术指标：

本项目通过镜头检测、关键帧提取将视频序列转换为关键帧序列，结合背景新方法、像素矩阵差分、阈值判定等方法实现视频序列中的运动目标检测。

应用领域：

该项目的研究成果可以应用于智能监控系统中，通过摄像头获取连续的视频序列，其后对于视频序列进行处理，检测其中的运动目标。同时该研究成果还可以应用于图像处理的相关领域特别是在视频处理过程中如果要从视频结构的角度来研究视频对象不需要处理每一帧图像这样就可以将视频序列转换为关键帧序列再做处理。

预期经济效益：

该系统使用1年以来，系统运行稳定，应用状况良好，取得了很好的应用效果。智能监控目前拥有很好的应用前景，在此基础上将本项目研究成果加以应用，预期有较好的经济效益。

投资规模：

投资规模在几千元至几万元之间，要根据具体软件的具体功能和应用场合确定。

研究现状：

本系统V1.0已研发完毕。

合作形式、条件：

技术转让。