近年来智能监控系统受到越来越多的重视。普通场景监控系统一般使用彩色摄像机,但是彩色摄像机在夜晚拍摄的视频质量较差,导致识别正确率较低。红外摄像机除了白天可以正常工作,夜间还可以发射红外线实现监控,能够实现全天候工作,因此逐渐被人们应用在夜间场景监控系统中。本文主要研究与实现了夜间场景监控方法,包括红外图像的预处理技术、红外图像中车辆检测方法的自适应改进和车辆的跟踪。本文首先通过灰度化处理、去噪处理和对比度增强技术对红外图像进行预处理。其次利用Part-based方法结合支持向量机实现目标的检测,并在此基础上提出了自适应检测算法,克服背景光照剧烈变化的影响。然后使用Kalman算法对检测出的车辆进行跟踪。最后,设计并实现了基于红外摄像机的夜间检测系统,实验结果表明此系统可以有效的识别出夜间的车辆并对其进行跟踪。