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摘要：在傳統(tǒng)的行人檢測(cè)跟蹤算法中,主要采用HOG+SVM對(duì)視頻中的行人直接進(jìn)行檢測(cè),針對(duì)傳統(tǒng)算法在復(fù)雜背景及多行人條件下,行人檢測(cè)效果較差,且實(shí)時(shí)性低等缺點(diǎn),提出一種融合目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)與目標(biāo)跟蹤的行人檢測(cè)算法。首先采用Vibe算法提取視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并通過(guò)對(duì)Vibe算法的改進(jìn)消除初始幀存在的陰影問(wèn)題。針對(duì)視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)采用Adaboost算法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行行人檢測(cè),減小視頻中背景的干擾,加快檢測(cè)速度。最后采用卡爾曼濾波算法和匈牙利最優(yōu)匹配算法對(duì)視頻監(jiān)控中的行人進(jìn)行跟蹤。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法能夠?qū)﹄娏ΡO(jiān)控視頻中存在的行人進(jìn)行檢測(cè)跟蹤。