本书主要针对煤矿复杂环境视频序列展开目标检测方法的研究，通过对危险区域目标进行准确实时的检测、跟踪，对不正常现象及时报警，通过后续联动措施排除安全隐患，能最大限度地遏制安全事故的发生，实现事故的预防与控制，从而降低矿井的事故率和死亡率，并尽可能减少对人工的依赖，降低人力、物力和财力的投入，促进煤矿安全生产稳定好转。
本书可作为高等院校安全工程类及计算机等相关专业研究生和本科生的教学参考书，也可供从事相关领域科研、设计及工程技术人员参考使用。

1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究发展和现状
1.3 研究方法综述
1.4 本书研究内容
1.5 本书组织结构
2 目标局部特征提取
2.1 特征检测
2.2 图像去噪
2.3 特征搜索及精确匹配
2.4 复杂环境快速匹配
2.5 本章小结
3 煤矿复杂环境视频拼接
3.1 匹配预处理
3.2 相位相关粗匹配
3.3 自动排序
3.4 拼接
3.5 无缝拼接
3.6 实验分析
3.7 本章小结
4 基于轮廓模型的目标检测
4.1 Snake参数活动轮廓模型
4.2 基于变分水平集的目标检测
4.3 融合多种群粒子群算法的Snake模型
4.4 本章小结
5 基于Camshift复杂环境目标跟踪
5.1 Meanshift算法
5.2 Camshift跟踪算法
5.3 纹理模型
5.4 多特征模板建立及更新
5.5 抗遮挡模型
5.6 本章小结
6 结论
6.1 本书研究成果
6.2 今后的工作
参考文献