随着社会的快速发展以及社会的需求，视频监控分析成为研究热点问题，而检测跟踪又是视频监控的基础工作，所以稳定、鲁棒的目标检测跟踪算法就尤其重要。而在实际的场景中，目标检测跟踪面临着很多实际的问题，如运动目标阴影、遮挡等问题，所以本文针对相应的问题提出自己的方法，并改进现有的检测跟踪算法，最终在智能监控系统中验证了本文的算法。
　　第一，对目前很流行的检测算法：帧差法、背景差分法、光流法等技术进行全面的比较分析，在此基础上提出自己的检测算法．帧差背景差法，该方法是帧差法和背景差分法的结合。大量对比实验表明：该方法优于帧差法和背景差分法，而且能有效地消除帧差法和背景差分法中的某些缺点，在内存优化、运动目标检测率等方面有明显提高。
　　第二，针对图像差分法中目标检测受运动目标阴影干扰的问题，本文提出了一种基于几何投影的运动目标消影的算法。该算法的思想是：考虑到运动目标和运动目标的阴影不在同一个方向上，从而利用该差异识别出运动目标和运动目标的阴影。实验证明，该方法具有很好的消影效果，能消除光照强弱的影响，在各种不同情况下分出运动目标和运动目标的阴影。
　　第三，本文在MeanShift算法的基础上，提出抗阴影MeanShift跟踪算法，该算法是在目标跟踪过程中，通过判断跟踪区域是否包含阴影，而更新跟踪区域和跟踪位置。实验和具体数据证明，抗阴影MeanShift跟踪算法优于原始MeanShift跟踪算法。
　　第四，本文在已经实现了改进的检测算法和跟踪算法以及消影算法的基础上，实现了智能监控系统，同时在该系统中验证了消影算法的有效性。该系统不仅具有普通监控的功能，还增加了枪球联动的功能，能克服大场景看不清，小场景看不全的难点。同时系统中还增加了检测运动目标行为骤变、运动目标个数统计等功能，同时还开发了其它的辅助功能模块，如标定模块、警戒区设定模块、检索回放模块等。