随着监控设备的广泛使用,人们对智能视频监控和智能视频检索提出了越来越多的需求。本文分析了智能视频监控和智能监控视频检索系统的主要构成,并对其中的一些关键环节提出了解决方案。本文的主要工作和创新点如下：1.在ViBe背景剪除算法框架的基础上,提出了结合SILTP局部纹理特征和颜色特征的多特征背景剪除算法,并融合了HSV颜色空间的阴影判断方法来辅助算法对于阴影的检测和去除。实验表明,算法相对于ViBe能更完整的分割出运动前景,也能有效的检测和去除阴影。2.将压缩感知目标跟踪算法和卡尔曼滤波相结合,利用运动分割的结果,实现了对于运动目标的准确和稳定的跟踪。实验表明,算法能够较好的克服压缩感知目标跟踪算法在遮挡和较复杂场景中的跟踪偏差和丢失的问题。3.分析和指出了监控视频的结构化模型,在此基础上构造基于对象和事件的监控视频检索系统,实现了对于监控视频的快速和精确的检索。其中HSV视觉颜色特征用于监控视频检索系统对于视觉颜色的检索,MPEG一7主颜色特征和MPEG-7边缘直方图特征用于对用户输入样例图片和用户自绘图形的层次化快速检索。4.指出了将智能视频监控系统和智能监控视频检索系统结合的可能性和必要性并将它们结合起来构成智能视频监控与检索系统,更加符合实际应用需求,也减少了系统的冗余度。实现了一个基于Web的智能视频监控与检索的原型系统,完成了实时监控的功能和能够对监控视频进行多种方式的检索。