视频监视技术是蕴涵巨大发展潜力的新兴科学研究领域之一,在轨道交通行业中,其应用日益广泛。本文在分析了轨道交通环境下的视频监视需求的基础上,给出了轨道交通车载视频监视系统的体系结构;视频运动人体检测和跟踪技术是智能视频监视的关键技术,本文从这两个方面的应用出发展开研究。本文提出了一个由背景模型、阈值分割、形态学滤波、连通域分析、卡尔曼滤波、HSV颜色直方图匹配等部分组成的运动人体检测和跟踪方法,并针对实现过程中遇到的问题及难点提出了相应的解决方法。在运动人体检测方面,在分析相邻帧间差分的基本原理以及不足的基础上,提出改进隔帧取三帧图像差分检测运动人体的方法;研究了在静态场景下的背景估计方法和运动人体的检测方法,并基于像素点颜色在时间轴上的变化筛选出背景点建立了统计学背景模型,给出了实验结果以及分析。另外,对背景模型检测结果易受阴影影响的问题,研究了基于HSV颜色空间的阴影抑制的方法。在运动人体跟踪方面,本文提出了一种卡尔曼滤波与HSV颜色直方图模板匹配相结合的方法。根据卡尔曼滤波理论建立了运动人体状态预测模型,预测出运动人体矩形位置与人体检测矩形进行匹配;HSV颜色直方图模板上在三个颜色分量内应用直方图法对人体目标的颜色特征进行提取和模板匹配。本文最后完成了一个基于matlab的运动人体检测和跟踪方法软件系统原型。