智能视频监控利用图像/视频分析与理解的理论、方法，对公共安全、交通、消防等监控视频进行智能化分析，实现特定对象（人、车、物等）、特定行为（越线、越区、偷盗、滞留、徘徊、尾随、人群聚集、闯红灯、逆行）的自动检测与报警，人、车的自动计数，以及视频的快速浏览，在平安城市、智慧交通等领域有着广泛的应用，对于保证人民群众生命财产安全、提升城市的智能化管理水平意义重大。

研究内容：

l  场景自适应的感兴趣对象在线学习与检测

l  遮挡条件下运动目标的可靠跟踪

l  视频中感兴趣对象的语义描述

主要特色：

l  通过对人、车等感兴趣对象的尺度、类别的在线标注与学习，得到当前场景成像条件下的最优检测分类器，满足实际中各种复杂场景、各种成像高度与成像视角的应用需要。

l  通过建立多个运动目标相互遮挡条件下的分层遮挡模型，利用遮挡区域的外观与光流特征概率分布确定遮挡关系与遮挡区域，并将非遮挡部分应用于目标的跟踪分析，克服遮挡对目标跟踪的影响。

l  在目标检测与跟踪的基础上，实现视频中感兴趣对象的出现时间、地点、类别等信息的语义描述，应用于视频大数据的检索。

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代表性成果：

l  获中国发明专利25项，其中4项已转让

l  发表高水平国际期刊或国际会议论文10余篇，包括Pattern Recognition、JOSA A、Optics Letters等