智能视频监控系统是一个涉及图像处理、模式识别、人工智能以及机器视觉在内的多学科的前沿研究领域,其在安全领域以及非安全领域都具有非常重要的作用。由于智能视频监控系统存在着巨大的经济价值和广泛的应用前景,因而获得了国内外研究人员的广泛关注。本文主要研究对象是智能视频监控系统,结合当前国内外的研究现状,分析了智能视频监控系统仍存在的一些问题。在智能视频监控系统中,运动目标检测是很多智能模块的基础,检测的准确率决定了智能视频监控系统的精度,因此本文首先研究了基于视频序列的运动目标检测技术。背景减除法、帧间差分法以及光流法是目前最为常用的几种方法,然后针对各自的不足之处分析研究了一些改进算法。由于光流法不符合智能视频监控系统实时性的要求,所以本文又在背景减除法和帧间差分法的基础上研究了基于视频分析的警戒区域入侵检测技术,首先用矩形框框出检测出的运动目标,然后通过判断该矩形与手动划定的警戒区域的多边形之间的几何关系,如果两个多边形存在重叠区域,即可判断为发生入侵行为,系统自动发出报警。作为智能视频监控系统,事后取证的功能与事发报警同样重要。本文设计的智能视频监控系统包含了三种视频检索形式：基于时间的视频检索、基于事件的视频检索以及基于内容的视频检索。基于时间的视频检索是指通过输入一个具体的时间,系统可自动查找到该时间附近的录像；基于事件的视频检索主要是检索警戒区域入侵事件,在警戒区域入侵事件发生时,系统会自动将该事件发生的时间以及摄像机号记录到数据库,以便用户检索；基于内容的视频检索,应先将非结构化的视频序列结构化,将视频序列分为视频流、场景、镜头以及帧,然后进行视频结构的分析,即对镜头进行边界检测,对检测好的镜头进行关键帧的提取,本文着重介绍了目前常用的几种镜头边界检测技术和关键帧提取技术。然后输入本文系统的截图,通过判断截图与关键帧之间的相似关系,系统可自动定位到截图所在的录像。最后,本文利用Microsoft Visual Studio2005结合OpenCV2.0开发了一款智能视频监控系统,该系统不仅具有普通视频监控系统的一些基本功能,如多通道视频显示、云台设置及控制、网络视频传输以及定时监控等,同时还具备了警戒区域的入侵检测以及基于内容的视频检索等智能功能。