【文章摘要】基于特征的跟踪方法，一般首先是将特征参数提取出来，接着再识别特征，一般所选的特征包括色彩、结构以及速度等 ；多摄像头协作跟踪方法中的任务是由多个摄像头一起完成的，这就涉及到了相互协作的问题 , 文章基于这一背景采用蚁群算法的改进设计实现了校园视频监控设计，这一研究对于校园安全具有明显的借鉴意义。【关键词】智能视频监控 ；摄像头调度 ；蚁群算法0 引言当前对多摄像头协同工作的监控系统主要有基于特征的跟踪方法，一般首先是将特征参数提取出来，接着再识别特征，一般所选的特征包括色彩、结构以及速度等 ；多摄像头协作跟踪方法中的任务是由多个摄像头一起完成的，这就涉及到了相互协作的问题。该文以此为基础，一卡通，结合多摄像头提出顺序、跟踪时间等，对其服务品质进行计算，在摄像头跟踪中采用蚁群算法，这一研究可提高监控的安全性。1 改进蚁群算法目前，蚁群算法在解决旅行开发商问 题 上 与 state of the art algorithms 还 是有很大差距的，所以相关人员就在研究如何通过该算法的扩展而加强其性能。而蚁群算法的计算结果一定是收敛的，相比一些较为成熟的算法，还是有一段距离的，这也是部分研究人员为何要进一步开发蚁群算法，改进和扩展其基本思路，以提高其性能。优化排序的蚁群算法 ：蚁群系统以蚂蚁分级为基础。蚁群算法采用路径的长度的分类改进设计，信息可被保留的仅有各环节中以及整个过程中还不错好的蚂蚁。这种各阶段的参数更新过程很容易通过以下公式计算出来 。  （1）表示只蚂蚁在顶点之间根据贡献排序对信息量增加按权重计算出的还不错后作用。上述的求解优化实际应用发现其实很简单，但掉进局部陷阱的可能性也更大，因此要针对这种情况建立一种预防机制，有人提出对信息素积累量进行控制，但该策略通过对路径上的积累信息素量的极限值而实现其强弱。           （  2）2 校园视频监控系统仿真分析多目标所在位置分别位于不同摄像头视野范围，在调度中还不错为常见，这里采用为六个目标十二个摄像头的测试设计，一卡通，并结合数字图像处理预测部分获得摄像头中目标所出现的时间。通过初始化参数，等实施 ACTCA 算法。图 1 为应用的matlab 详细设计过程结果。  以上 ACTCA 算法所得的目标链对应的摄像头链是 124536。Matlab 仿真所获得的数字仅代表各目标在禁忌表中的位置，而不是真正的摄像头顺序。实验中一个视野范围内有四个目标，某些目标刚好处于视野范围的边界处，可通过预测运动可知其即将离开这个视野范围。以下为仿真结果图 2，其中 ACTCA 算法所得的目标链对应的摄像头链是 124536。从图中可以看到设计实现了构成一个完整的调度法则，保证了跟踪多目标的准确性，使校园智能视频监控性能得到了进一步的提高 3 小结文中在进一步的研究中应在数字图像处理与后续调度原则中添加了蚁群算法的应用，实现了构成一个完整的调度法则，保证了跟踪多目标的准确性，使校园智能视频监控性能得到了进一步的提高，同时也使电力系统无人值守的问题有所改善，使其自动化程度加强。【参考文献】[1] 王津 , 张学杰 . 多摄像头视频监控系统中基于 SIFT 特征的目标匹配研究 [J]. 云南大学学报 ( 自然科学版 ),2009,S1:37-42.[2] 杜 双 育 , 王 先 培 , 郭 雍 雍 , 杨同忠 . 基于蚁群算法的多摄像头调度方法研究 [J]. 测试技术学报 ,2010,04:322-327.[3] 李志华 , 田翔 , 谢立 , 陈耀武 . 视频监控系统中的多摄像头跟踪优化设计 [J].  哈尔滨工业大学学报 ,2008,09:1485-1490.[4] 李 萍 , 刘 克 . 视 频 监 控 系统 中 面 向 用 户 的 接 入 调 度 策略 研 究 [J].  计 算 机 工 程 与 设计 ,2005,10:2716-2718.[5] 周兵 , 方俊 . 多路视频监控系统的存储调度策略 [J]. 计算机工程与应用 ,2004,18:85-87.基于多摄像头调度算法的校园视频监控系统中的探究段艳艳