1、隨著監(jiān)控市場的不斷壯大，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到了越來越多的關注。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)通過自動實時的分析監(jiān)控場景，提取出有用的信息，節(jié)約了大量的人力物力，解決了傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的缺點。行人作為監(jiān)控的主要目標，其異常行為檢測是智能視頻監(jiān)控的重點，又由于行人是非剛性的，有多種形態(tài)，所以行人異常行為檢測也是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的難點。本文針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行人異常行為進行分析，主要研究了運動目標檢測、跟蹤和行人異常行為檢測三個模塊。
　　本文對所用

2、基礎技術做了比較研究后深入分析了幾種方法。在運動目標檢測模塊中，采用背景差分法實現(xiàn)對運動目標的提取。提出了一種改進的二值化背景模板建模法建立初始背景，同時為了降低外界因素的影響，對背景進行自適應更新。在目標跟蹤模塊中，對 Kalman濾波跟蹤進行了深入的研究，利用 Kalman濾波器對運動目標下一幀中信息進行預測，采用面積和直方圖相結合的匹配方法實現(xiàn)穩(wěn)定實時的跟蹤。在行人異常行為檢測模塊中，提出多種特征的異常行為檢測方法，分析行人跌倒和