智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题,是计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别、人工智能等多学科高技术的结晶。其目标是在不需要人为干预的情况下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动。　　视频监控系统已经应用于小区安全监控、火情监控、交通违章、流量控制和银行、商场、机场、地铁等公共场所安全防范等领域,并且将有着更加广泛的应用前景。但现有的视频监控系统通常只是录制视频图像,用来当作事后证据,没有充分发挥实时主动的监控作用。如果将现有的视频监控系统改进成为智能视频监控系统,就能够大大地增强监控能力。　　本文根据引入智能视频技术提升城市安防视频监控水平这一工程实际需求,以计算机视觉原理及图像处理技术为基础,对运动目标的检测和跟踪方法及其系统实现进行了研究。　　首先,本文引入了常用的计算机视觉理论和图形处理技术,把智能视频监控系统应用作为图像信息处理的一个特例进行研究,为后续工作提供了理论依据。其次,本文提出了一个城市安防智能监控系统的框架设计。该系统的开发平台采用了VisualC++6.0和OpenCV。然后,本文讨论了运动目标检测和跟踪常用的算法。为了兼顾处理速度和精度,采用了一种背景相减方法和时域差分相结合的运动检测方法。在复杂场景下能有效、快速的检测出运动目标。探讨了卡尔曼滤波的应用算法,充分考虑了运动目标暂时消失,可用于多目标的跟踪。　　最后以上述工作为基础,设计实现了一个双摄像机原型系统。实验结果表明本系统能取得大场景中小目标的清晰影像,有助于改善跟踪,从而为其进一步工程实用化奠定了基础。