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在計算機視覺研究領域里， 運動物體跟蹤廣泛應用于智能視頻監控， 基于目標的視頻編碼， 人機交互，自主導航等方面。
隨著信息技術的發展和視頻監控系統的普及，視覺監控技術在科學研究、工業生產中得到了越來越多的應用。智能監控系統包括3 方面內容：運動檢測、運動方向判定和圖像跟蹤，其中運動檢測是重要的基礎內容。
智能視頻監控以數字化、網絡化視頻監控為基礎， 但又有別于一般的網絡化視頻監控， 它是一種更高端的視頻監控應用。智能視頻監控系統能夠識別不同的物體， 發現監控畫面中的異常情況， 并能以最快和最佳的方式發出警報和提供有用信息， 從而能夠更加有效地協助安全人員處理危機， 并最大限度地降低誤報和漏報現象。智能視頻監控中的運動目標檢測與跟蹤技術則是實現這一環節的關鍵技術。目前比較常用的運動目標檢測方法是幀間差分法、背景差分法和光流法。而幾種較受關注的目標跟蹤算法則有粒子濾波、基于邊緣輪廓的跟蹤和基于模板的目標建模等方法。
自動跟蹤攝像機是集成并拓展了鏡頭、云臺、普通攝像機等功能的一體化攝像機，自動跟蹤攝像機能自動識別圖像信息，圖像移動時它跟著移動捕捉圖像，它可以識別監控范圍內物體運動，并自動控制云臺對移動物體進行追蹤，物體所有動作都被清晰地傳往監視器。
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