随着视频监控技术的快速发展,监控摄像头几乎随处可见,拍摄的海量监控视频为信息的读取与视频的存储带来了困难。视频摘要技术为高效浏览、检索海量监控视频信息提供了有力的解决方法。本文对监控视频的视频摘要技术进行了研究,主要研究内容如下:首先简要介绍了监控视频的特点和监控视频摘要技术,在此基础上对视频摘要的关键技术进行了深入地分析和研究,着重阐述了关键帧摘要和视频浓缩技术的特点与难点。接着详细介绍了本文研究的两种视频摘要技术,即结合GMM和帧差的关键帧摘要,结合时间中值帧和背景差的浓缩帧摘要。在关键帧摘要中,提出了一种基于GMM和动态阈值的关键帧筛选方法,在高斯混合背景模型建立后选出关键帧,利用HOG描述子训练线性SVM分类器提取目标,将检测的范围由行人拓展到其他与研究相关的感兴趣目标。实验结果表明,这种关键帧摘要方法简单高效,能较完整地提取出视频中的目标,并且对不同监控视频的适应性较强。在浓缩帧摘要中,提出一种结合帧间中值帧和背景差的方法,采用区间取中值的方法选定背景帧,通过本文改进的区域填补法来提取前景目标,并利用泊松图像编辑将前景目标融合到背景图像上。实验结果表明,这种浓缩帧摘要方法避免了复杂的计算,并能减少摘要中重复目标的数量。最后,在实验中依据现有的视频摘要评价标准,对本文提出的关键帧摘要和浓缩帧摘要方法进行了评价和分析。