步入现代化生活,智能视频监控系统飞速发展,安全越来越被人们所重视。智能视频监控系统首先要对视频序列流进行图像处理、目标检测工作,然后识别目标并跟踪目标。视频目标跟踪是智能视频监控的重要环节,其研究涉及到视觉分析、模式识别等多个领域,应用前景巨大。目标跟踪有单目标跟踪和多目标跟踪之分,后者对算法的鲁棒性、实时性、稳定性要求更高。针对视频多目标跟踪过程中,光照突变、目标相互遮挡后目标容易跟错的难题,本文分别从目标检测、特征提取、跟踪算法三方面进行了研究,并提出了解决方法。利用运动目标颜色特征、位置特征和轨迹特征等多类特征进行信息融合,通过计算目标特征信息的相似度,能有效解决目标跟丢、跟错的难题。本文主要研究内容:1.提出一种基于混合高斯建模法的运动目标检测算法。首先对视频图像进行高斯滤波处理,然后利用混合高斯背景建模法检测并提取目标区域,接着对二值化的目标图像进行膨胀腐蚀操作,填充目标区域中小的空洞并进一步去除噪声,最后得到完整的目标图像。2.针对视频图像中光照突然变化会影响目标的颜色特征,进而影响目标跟踪的问题,提出多特征融合算法。算法融合目标的颜色特征、边缘特征、物理特征,进行目标匹配跟踪。实验证明,多特征融合算法能有效解决上述问题。3.针对目标遮挡后容易跟错目标的问题,提出基于多特征融合的多目标跟踪算法。通过融合目标的多个特征,实现对目标的特征匹配跟踪。对遮挡情况进行了研究,提出了遮挡发生、遮挡结束情况的判断方法。对跟踪过程中的光照突变、遮挡情况,分别进行了多次实验。实验结果表明,该算法对上述问题求解具有很好的效果,且算法运行效率高、鲁棒性好,能实现对视频中多目标进行实时跟踪。