监控视频分析和智能交通是当前热门的研究领域,具有广泛的应用需求,本文实现了监控视频行人运动分析系统和道路监控场景中的实时车型分类系统。监控设备的发展,使得视频监控成为社会安保工作的重要手段,高清监控设备得到广泛的应用。目前,视频监控工作主要依靠人工完成,耗费了较多的人力,且可能因为人员疲劳而导致监控疏漏。利用计算机进行监控视频的自动分析并检测相关事件,可以作为人工检测的辅助手段,降低人的工作量,并弥补人工监控之不足。本文针对TRECVID国际技术评测提供的机场监控视频数据集,建立了一个人体头肩部的检测和跟踪系统,并基于人体头肩部跟踪轨迹识别人的跑步动作。此系统中实现的主要算法包括：(1)基于颜色、形状特征和SVM的人体头肩部检测算法；(2)基于预测的人体头肩部跟踪算法；(3)基于跟踪轨迹和光流特征的人体跑步动作识别算法。在道路监控中,利用监控视频自动分析来往车辆的车型,统计各种车型的车辆数量,有利于城市交通的智能化管理。本文实现了一个车型分类系统。针对固定摄像头情况,提出了鲁棒的阴影去除算法、基于车道检测的定标方案,以及车型分类方法。