目标跟踪融合了人工智能，自动控制，计算机视觉，模式识别等领域的先进技术，在交通、医疗、航天、安全生产等领域有着广泛的应用前景。PTZ摄像机[1]由CCD摄像机、变焦变倍镜头、全景云台、解码器等组成。目前，PTZ镜头监控系统通常是监控人员持续监视屏幕，通过操作键盘摇杆对进入监控区域的运动目标进行跟踪。当目标远离摄像机时，需要人工手动控制镜头变倍，对目标进行特写放大。在手动控制PTZ镜头实现对目标实时跟踪和变倍的过程中，存在人为跟踪误差，甚至导致跟踪失败。本课题提出一种智能化PTZ摄像机自动跟踪运动目标且实时变倍的监控系统。通过选定待跟踪的运动目标，采用Kalman滤波器对目标的运动状态进行估计和预测，在预测位置再使用Camshift算法进行特征匹配，完成目标锁定，分析其运动状态，通过闭环控制机制，自动控制云台转动实时跟踪监控目标，同时镜头自动变倍，使监控目标以合适的尺寸出现在监控画面中。同时，在复杂的监控背景下，通过Android手机手动控制云台摄像头配合自动跟踪系统，使监控效果更加准确，提高了可操作性。
1系统的整体结构和功能概述
本文设计的PTZ摄像机自动跟踪运动目标的智能控制系统[2]由PTZ摄像机、视频电缆、视频采集卡、PC机、RS232-RS485转换器、通信电缆和基于Android系统的智能手机等组成。如图1所示，系统的各部分主要功能如下：PTZ摄像机由CCD摄像机、变焦变倍镜头、全景云台以及解码器等组成，是智能跟踪控制系统的前端视频采集设备，用于拍摄监控区域内的视频；视频电缆将摄像机采集到的视频信号传输到视频采集卡内，完成视频信号的远距离传输；视频采集卡将模拟视频转换为数字视频；基于OpenCV平台[3]，PC机通过跟踪算法对摄像机反馈来的数据实时分析处理，将控制指令通过串口发送给云台和镜头，实现云台的转动和镜头的变倍；RS232-RS485转换器完成接口的转换，PC机的串口为RS232接口，抗干扰能力差，传输距离有限，而RS485采用差分信号传输，抗干扰能力强，摄像机内置使用RS485接口，通过接口转换，实现PC机对云台和镜头的控制；通信电缆将PC机发送的串口指令传输给云台和摄像机，完成指令的传递；在环境背景比较复杂的情况下，为了配合智能自动跟踪系统，基于Android系统的智能手机通过无线连接可手动调节云台转动和镜头变倍，使跟踪效果更准确，提高了可操作性。

图1 系统框图
Fig.1 System framework


2 跟踪运动目标算法的研究
2.1 Kalman滤波器
Kalman滤波器是一种线性递归滤波器，基于系统前一时刻的状态序列对下一状态做最优估计，通过动态状态方程和观测方程描述系统[4-5]。在视频跟踪算法中，主要用来预测目标下一时刻的位置，缩小了寻找目标的范围，实现目标快速、准确跟踪，提高了系统的实时性。
建立系统的状态方程为：
(1)
式(1)中，A是维系统状态转移矩阵；描述动态系统在时间k-1到k的状态之间的转移关系；是时刻维系统状态向量； 是在时刻的随机干扰噪声向量。
建立系统的观测方程为：
(2)
在系统观测方程(2)中，H是维系统观测矩阵；是时刻维观测向量； 是时刻的系统观测噪声向量。
其中，、通常假设为互相独立的零均值高斯白噪声向量，即得到如下关系：，，，，其中，k，j=1，2，3…。
设为系统噪声矢量的协方差矩阵，为观测噪声矢量的协方差矩阵，则得到以下关系：
(3)
(4)
式中为克罗尼克函数，其特性是：当k等于j时，其值为1；当k不等于j时，其值为0。
Kalman滤波的目标，已知系统转移矩阵A，观测矩阵H，系统噪声矢量的协方差矩阵Q，观测噪声矢量的协方差矩阵R，从观测到的中恢复。