利用计算机视觉技术和多摄像头网络实现视频监控的智能化,是视频监控系统的发展方向之一。在多摄像头智能监控系统中,有许多问题需要解决,其中关键的两个问题是:第一,需要解决单摄像头的目标跟踪问题;第二,需要处理多摄像头系统中新的跟踪问题,如人从一个摄像头的视野进入另一个摄像头的视野时,如何协同多个摄像头来可靠地跟踪人。本文以智能化视频监控为应用背景,研究了基于非重叠多摄像头的目标跟踪方法和监控系统中的多摄像头协同算法,主要工作包括:1.提出了基于非重叠多摄像头的目标跟踪算法,对穿过非重叠多摄像头的目标进行实时跟踪。在单摄像头目标跟踪的基础上,使用目标外形估计和创建路径模型相结合的多摄像头数据融合方法,完成运动目标的跟踪。该方法不要求有校准的摄像头和完整的场景模型,即使场景中有亮度变化,也能准确跟踪运动目标。在相同实验条件下与已有多摄像头跟踪算法相比,使用该方法的跟踪准确率可提高6%。2.设计了一个基于非重叠多摄像头的实时监控系统,对室内外穿过非重叠多摄像头的运动目标进行实时检测和跟踪。系统中采用非重叠多摄像头扩大视野范围,在各单摄像头端完成运动目标的检测、跟踪与分类,在多摄像头端使用目标外形变化估计和建立路径模型方法融合多摄像头信息,完成运动目标穿过多摄像头的跟踪。实验结果表明,该系统的跟踪准确率可达到98%。3.提出了一种监控系统中的多摄像头协同算法。该算法根据任务优先级、目标与摄像头之间的距离以及目标的可见性情况分配摄像头给目标,使监控系统中有高优先级并距离摄像头最近的可见目标优先分配摄像头;并引入Qos函数来描述监控系统的性能。与已有协同算法相比,使用该算法系统性能提高一倍。