舰艇是一个国家海上作战的主要力量，其目的主要用于维护国家海洋权益，保卫领海海域不被侵犯。我国海军舰艇的安全警戒工作在非战时状态通常是由更勤人员来保障的，但在战备情况下这很难对舰艇进行实时的、全方位的安全监控。根据在实际舰艇安全保障中存在的一些问题，本文针对单目标异常行为检测技术做了一些研究。首先，在摄像头和云台固定的情况下，以中国人民解放军海军104舰为实际背景拍摄了多组视频，并在此基础上对几种运动目标检测算法的优略性做了对比。通过对试验结果的分析，在优先考虑检测精度和干扰抑制的情况下，本文选择了YUV空间下的码本模型作为背景建模算法。其次，针对码本检测结果中存在的目标断裂和丢失情况，文中通过在背景更新上加入了前景背景比和更新时间的限制条件，有效地解决了由于实时更新码本背景模型所带来的负面影响，较好地克服了光照、噪声和阴影等影响，并最终取得了很好的检测效果。根据对码本检测结果的分析，文中采用Camshift和码本检测相结合的目标跟踪算法，实现了对目标的稳定跟踪，并在此基础上通过采用Hu不变矩来提取人体特征，建立正常行为模板库。同时将实时检测提取到的人体特征进行去极值平均滤波处理，通过与正常行为模板相似度匹配，并结合人体特征的长宽比变化率实现人体异常行为的判别。接下来，本文针对在实际海况中存在的舰艇晃动和海浪噪声干扰的问题分别做了实验研究；一、通过使用基于目标质心变化和码本建模相结合的去抖动处理，解决了舰艇晃动带来的影响；二、通过标示舰舷在摄像头拍摄画面中的固定坐标，判断异常行为的发生与舰舷坐标是否有交集进而抑制海浪噪声的干扰。实验结果表明：在舰艇停泊于码头的情况下，所采用算法对模拟拍摄视频中的人体异常行为检测可以取得很好的效果；在舰艇锚泊于海上的环境下，通过算法研究优化取得一定的预期效果，但距实际应用仍存在一定差距。