1高清视频信号压缩编码技术 数字化的视频监控，离不开视频信号的压缩编码，应用于视频监控的视频编码标准有H.263、MPEG-1/2、MPEG-4、H.264等，由于H.264的高压缩性能，目前作为主流的数字视频监控通常采用H.264标准。 上述由ITU-T或ISO/IEC标准化组织制定的视频压缩编码标准是一个规范了压缩码流数据结构的开放式标准，可以提供给研究和开发者更多关键技术的创新空间。如消除空间相关性的变换编码技术、帧内预测编码技术，消除时间相关性的帧间预测编码技术都被应用在这些标准中。在变换编码技术中采用离散余弦变换DCT技术，静止图像的压缩编码标准如JPEG2000，Motion-JPEG则改为以小波变换为主的分级视频编码技术。此外，H.264标准中采用帧内预测技术，更小块整数变换技术等。通过运动估计的帧间预测编码技术消除了时间冗余，前向、后向和双向预测技术解决了运动对象移动引起的遮挡、覆盖等问题，进一步提高压缩包。 由于高清视频信号具有比D1格式高达多倍的数据量，具有更高压缩性能的视频编码标准H.265被提上议事日程，多项关键技术和算法如离散小波变换DWT、自适应环路滤波ALF、扩展的宏块尺寸EMS、自适应量化矩阵选择AQMS等将被应用在H.265中。可以相信，H.265将会是继H.264之后又一项在视频监控领域得到广泛关注的标准。 3.2智能视频行为分析技术 智能视频行为分析是在智能视频监控系统中为核心的关键技术，其研究目标是利用计算机视觉技术、图像视频处理技术和人工智能技术对监控视频的内容对象进行描述、分析和理解，并根据理解的结果对视频监控系统进行控制，从而使视频监控系统达到具有较高层次的智能化水平。 智能视频行为分析的研究内容涉及到视频监控对象的多种不同行为，如目标检测和分类、目标动态跟踪、目标识别和理解、统计计数，另外还包括非法入侵、人物分离、逗留游荡、群体定向移动等异常行为。 （1）目标检测和分类：将输入的视频图像中变化剧烈的区域或者人们感兴趣的区域从图像背景中分离出来，是智能视频行为分析的基础，其检测的效果直接决定整个智能视频监控系统的性能。目标检测的算法主要包括光流法、相邻帧差法和背景差等诸多方法。进一步按照检测目标的空间特征和时间特征值值如目标轮廓、目标尺寸、目标纹理、运动速度等信息进行分类。 （2）目标动态跟踪：主要是对可疑的被锁定目标进行自动跟踪，尤其是结合GPS定位技术和多摄像机的协同工作实现动态跟踪。常用的跟踪算法包括：基于特征的跟踪算法，基于模型的跟踪，基于轮廓的跟踪算法等，目标动态跟踪难点是目标间或目标与背景物体存在遮挡、重叠如何实现跟踪。 （3）目标识别和理解：这是智能视频行为分析的较高阶段，如人脸识别，车辆识别，特定对象的识别等，识别是视频内容理解的基础。图像识别的算法包括颜色直方图法、特征匹配法等。 （4）统计计数：这是智能视频监控中的重要应用之一，在智能交通中的某个路段的车辆计数、商城中的客流量统计以及其他指定区域的人或物的数量信息统计。 在智能视频行为分析中，还包括其他