监狱中人员异常情况视觉监控,可加强对犯罪人员的强制管理。监狱中的人员受到自身条件的限制,犯人会发生异常情况,使得人员运动随机性较大,在监狱中的人员行为特征存在较强的快速突变性,使得对监狱中人员图像特征的提取和跟踪过程必须满足快速变化的需要。传统的视觉监控跟踪方法在运用到监狱中人员异常情况发生的区域中,无法避免由于监狱中人员快速移动造成行为迅速转换,带来的跟踪丢失问题,无法大幅简化跟踪过程,使得经常不能对监狱中人员进行实时准确的视觉监控跟踪。提出采用模糊区域识别跟踪算法的监狱中人员异常情况视觉监控跟踪方法。首先对异常情况发生区域中的监狱中人员图像进行分割,筛选出优质的小特征,降低运算成本,为监狱中人员图像的特征提取提供了准确的数据基础。针对视觉监控图像中部分监狱中人员身体纹理特征进行提取,建立跟踪模型。仿真结果表明,利用改进算法能够有效提高监控的实时性,能满足监狱中人员异常情况视觉监控跟踪的要求。