随着近年住宅小区、公共商业场所、ATM自助网点、银行大厅等各类大规模基础设施,正陆续由建设转向运营,这些区域都关系着人们的生命和财产安全,时有发生携带危险物品、盗窃犯罪、恐怖袭击等威胁公众安全的犯罪行为,目前的安防手段是在公共区域附近加装监控摄像头,因此,开发一套应用于安防领域的监控视频智能处理系统显得意义重大。为了有效监测监控区域内的危险因素,本文研究并设计了一套应用于安防领域的PC端监控视频智能处理系统,系统主要包含两个子系统:人脸遮挡检测与遗留物检测。在人脸遮挡检测部分,通过调研,设计了如下方案:制作适用于本文需求的人脸检测数据集OwnFace,采用SSD目标检测模型对人脸进行检测,然后通过基于YCrCb颜色空间的肤色检测算法进行肤色检测,计算脸部区域的肤色占比判断人脸是否发生遮挡。由于SSD模型检测速度较慢,无法满足实际需求,因此,需要进行一些改进来提高检测速度,改进的方法如下:首先用轻量级MobileNet网络替换SSD原有的VGG-16基础网络,组合成MobileNet-SSD目标检测模型对人脸进行检测,然后对训练好的MobileNet-SSD模型,采取合并BN层与卷积层策略,进一步提高模型的运行速度。通过基于YCrCb颜色空间的肤色检测方法对人脸区域进行肤色检测,并提出了一种基于肤色占比的人脸遮挡评价方式,来判断人脸区域是否发生遮挡行为。在遗留物检测部分,通过分析混合高斯背景建模法(GMM)与三帧差法得到的前景特点,提出了一种基于GMM与三帧差法结合的遗留物检测方法。首先利用基于YCrCb颜色空间的阴影消除法对GMM得到的前景消除阴影,然后与三帧差法得到的前景做差分,得到可疑遗留物团块。通过质心判距法筛除可疑遗留物团块中的动态区域,得到暂时静止目标。在这基础上,提出了一种基于灰度平均值与直方图相似度的跟踪方法对暂时静止目标进行跟踪,并统计目标持续静止的时间t,与设置的遗留物判决阈值T进行比较,若t>T,则认为该暂时静止的目标为遗留物。为解决实际应用中遗留物检测丢失问题,本文提出了一种基于容错机制的改进型遗留物检测方法,通过保存检测到的遗留物的初始帧特征:灰度平均值和直方图特征,对检测到的团块区域,计算灰度平均值与直方图特征,并和初始帧的灰度平均值与直方图特征进行差值匹配与相似度匹配,这样可以在遗留物遮挡因素排除后依然保持对遗留物的跟踪,通过实验证明,该方法可以有效应对遗留物被遮挡后漏检的情况,提高检测的稳定性。最后根据上述的研究成果,并结合课题的使用,在Windows下,编译了Caffe深度框架,并利用C++编程语言与Qt界面开发,将人脸遮挡检测系统与遗留物检测系统进行整合,开发了一套适用于PC端的监控视频智能处理软件。