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針對傳統視頻監控方法無法對密集前景目標進行準確分割的問題，提出一種基于Adaboost和碼本模型的多目標視頻監控方法。首先，通過訓練得到Adaboost人頭分類器，利用碼本算法為垂直拍攝的手扶電梯出入口圖像建立背景模型，提取前景圖像對其進行人頭檢測和跟蹤；之后，剔除行人目標得到物件目標，對物件目標進行跟蹤；最后，根據行人和物件的運動特征進行監控。對12段出入口視頻序列的實驗結果表明，監控方法能夠準確穩定地跟蹤行人和物件，完成逆行檢測、客流統計、行人擁堵和物件滯留等監控任務，處理速度達到36幀／秒，目標跟蹤準確率達到94%以上，行為監控準確率達到95.8%，滿足智能視頻監控系統魯棒性、實時性和準確性的要求。
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