智能视频监控是利用自动视频分析方法来进行视频监控的一种技术。作为安防的有效手段,实时智能视频监控系统正越来越受到人们的重视。本文针对实时智能安全监控方面的应用需求,设计了相应的人体运动分析系统,完成了真实环境中运动人体的检测与跟踪,并在此基础上,实现了系统对于视频监控范围内人体行为的主动分析,能够对一些异常的人体行为做出识别,使得安全监控系统达到真正的“智能化”。在运动目标检测和提取研究方面,本文首先总结了当前常用的几种算法,分析了每种算法的优势和缺陷,并针对这些常用算法存在的不足,提出了一种改进的算法。这种改进的算法使用混合高斯模型进行背景建模,然后使用帧差法进行前景提取,并且进一步做了去噪、去阴影处理,同时通过有选择性的更新,进一步解决了这种算法所引起的“空洞”问题。试验证明本算法可以得到更清晰、更精确的运动目标轮廓。在人体行为识别方面,本文采用了两种不同的方法。一种是传统的利用模板匹配法,把每一个采样时刻的运动人体轮廓当作一个基本动作,然后组成标准的人体行为序列模板。使用snake主动轮廓线模型,提取出精确的前景运动目标轮廓,有效的避免目标内部的不连续,之后用白色像素将轮廓线内部进行填充,得到完整的运动目标图像。采用图像相似度算法,将此图像与模版中的图像进行比较,如果两者的相似度在一定阈值范围内,即认为是规范行为,否则为异常行为。另一种是将质心和矩形长宽比相结合的算法,根据运动目标的质心和外围矩形的一些约束条件来判定行为是否异常。实验证明该方法较之模板匹配法更简单有效,检测准确率也更高。