随着社会的不断发展,传统的单摄像机监控由于视野范围窄、信息融合难等原因,已经无法满足人们对于视频监控的需要。近年来,越来越多的目光也投向于多摄像机的智能视频监控系统。由于摄像机部署方式多样,目标在时间和空间上的状态各异,如何在多摄像机监控环境下,完整地检测出运动目标、准确地交接目标以及连续地跟踪目标,是需要重点关注与解决的课题。基于上述现状,本文重点研究了在多视场环境下的运动目标跟踪与交接算法,实现了多视场背景下的实时监控和目标跟踪与交接需求。本系统首先检测出运动目标后,锁定运动目标,对运动目标实现持续的跟踪。当目标由当前摄像机进入第二个摄像机,第二个摄像机可见后,根据两个摄像机视野域重叠情况,实现对目标的一致性判断。当两个摄像机完成正确而又稳定的目标交接后,对目标在第二个摄像机中继续进行跟踪。本文的主要工作和贡献总结如下:1、研究基于视野分界线的目标交接技术。针对传统的基于视野分界线的方法出现的问题,即当被交接目标与其他目标与视野分界线的距离较近时,而易出现误判,本文提出基于YCbCr颜色空间的颜色直方图匹配与视野分界线相结合的算法,可以对其有效地解决。针对视野重叠过小时,也易出现的误判或漏检问题,提出设计了自适应的目标交接算法,可以降低误判率,提高交接准确率。其中,多摄像机间的视野分界线是采用基于SIFT投影不变量的方法生成。2、研究运动目标跟踪技术。本文将Camshift算法与SURF特征点检测以及卡尔曼滤波算法结合,对传统的Camshift算法进行改进,解决了目标跟踪过程中易受到背景颜色干扰的问题。3、研究运动目标提取与检测算法。在分析常用经典算法后,选出适合本文的运动目标检测算法,为后续目标的准确跟踪与交接奠定了良好的基础。4、搭建实验平台。基于VS2010与opencv2.4.9平台,采用C++语言,实现了本文系统所需的采集模块、目标检测模块、目标跟踪模块以及目标交接模块。