随着信息技术的不断普及,实时监控技术在物联网中得到了广泛的应用。重要公共场所均安装了摄像头监控设备,这些场所更关注物体移动变化而非固定的场景画面。由于摄像头经常处于复杂干扰环境中,视频流的实时传输效果无法得到保障。当传输环境较差时,现有的自适应视频压缩方法通常会随机降低某些帧的分辨率,以保障视频的播放流畅。若被降分辨率的帧是含有移动物体的关键帧,则不能满足视频监控获取关键信息的要求。因此,为了提高监控视频在低带宽下的高效高质传输,迫切需要设计一种不影响用户获取重要信息的视频压缩方法。本文聚焦于物联网环境中监控视频流的压缩方法研究,旨在保留含有移动目标的关键帧并对其进行中央凹视频压缩,以解决监控视频流自适应压缩过程中关键信息丢失的问题。本文的主要工作如下:针对现有视频压缩方法会造成传输监控视频关键信息丢失的问题,本文提出一种关键帧压缩改进方法。本方法使用YOLOv5s目标检测算法确认视频画面中移动目标的存在,剔除非移动目标的视频帧,保证含有移动目标的视频帧能被正确传输,并在用户附近的边缘服务器中补充视频帧保证视频能被流畅播放。实验结果表明,改进方法的压缩速度平均提高了24.8%,关键帧检测准确度提高了11.09%,有效避免了视频卡顿问题,实现了监控视频流畅有效的传输。针对传输物体频繁移动的监控视频时,现有关键帧压缩方法丢弃帧的数量不足导致传输数据过大的问题,本文对现有中央凹视频压缩方法进行改进,提出一种多目标中央凹视频压缩方法对视频进行二次压缩。该方法利用监控视频更注重移动目标信息而非静态背景的特点,保证移动目标附近区域画质清晰,降低静态区域画质。实验结果表明,多目标中央凹视频压缩方法保证了关键目标信息传输的正确性、完整性,提高了压缩监控视频的性能。基于以上两种改进方法,本文提出一种基于中央凹视频压缩的监控视频移动目标关键帧压缩方案（Moving Object Key Frame Compression Method in Surveillance Video based on Foveated Video Compression,MOKFFVC）。该方案在监控摄像头附近的边缘服务器中提取关键帧,使用多目标中央凹视频压缩方法将视频分为高/低分辨率的两部分进行传输,在用户附近将高分辨率区域覆盖到低分辨率视频对应位置。实验结果表明,本文所提方案相对于其他现有方案的码率节省百分比最大提高了46.55%,压缩速度提高了32.95%。本文所提方案解决了关键信息丢失问题,显著提高了高质量监控视频传输的清晰流畅度。