传统视频监控系统只能实时监视以及存储回放,不具备智能化的功能,随着实际中应用需求的改变,这种视频监控系统已经不能满足现实需求,因此需要开发智能视频监控系统。智能视频监控技术涵盖了数字图像处理、计算机视觉、模式识别、多媒体技术、人工智能等多个领域的知识,视频图像中的运动目标检测与运动目标跟踪是智能视频监控的基础。本文正是基于这样的背景下展开的,首先对智能视频监控系统的基本原理、运用的一些技术、功能与应用进行了概述;然后讨论了智能视频监控系统中要使用的一些方法与图像处理知识;接着探讨了智能视频监控中的运动检测的基本原理以及常用的三种运动检测算法:光流法、时间差分法、背景差分法,并基于混合高斯背景模型提出了两种改进型背景建模方法:自适应学习率的混合高斯背景模型和基于三帧差分法的混合高斯背景模型算法,同时对这几种方法进行了实验比较;然后介绍了智能视频监控系统中的目标跟踪方法:均值漂移、卡尔曼滤波、粒子滤波算法,同时提出了两种改进的运动目标跟踪算法:基于联合特征的Mean Shift跟踪算法以及基于Mean Shift与粒子滤波的跟踪算法,并对前面提到的跟踪算法以及改进的跟踪算法进行实验仿真,对它们的跟踪效果进行了对比;最后结合平安城市视频监控系统讲述了智能视频监控系统在现实当中的应用。