近些年来,视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用,在社会生活、生产中扮演着愈加重要的角色。视频监控系统发展到今天已经到了强调其智能化的阶段。同时视频监控系统的智能化研究也是目前国内外研究的热点。数字式视频监控系统相对于传统的模拟式视频监控系统最大优点就是可以利用计算机图形图像处理的方法来实现监控系统的智能化。智能化监控系统的核心技术是运动目标的检测、提取和识别。本文应用VFW(Video For Windows)技术进行视频数据采集、视频数据编辑及视频数据播放等功能,在监控系统的智能化设计上,主要体现在以下几个方面:①在研究了运动目标检测的相关内容后,利用基于相邻帧差分图像法对监控场景中的运动目标(人)区域进行检测与跟踪。以此来提高人脸区域检测的执行效率和整体性能。②将人工神经网络引入到监控系统中,利用RBF人工神经网络的线性分类特性,提出了利用RBF人工神经网络进行人脸识别的解决方案。利用模板匹配思想将训练好的RBF人工神经网络应用于实时人脸检测与识别。实验证明采用该思想使得视频监控系统具有更高的执行效率和总体性能。③对大量视频数据的存储问题上,本文应用了微软自带的压缩技术,设计了一种智能式视频数据存储方案。这样不仅减少了视频数据的存储量,同时又不丢失有价值的数据信息。④在系统告警方面,简单介绍了告警的相关处理技术。结合上述内容,本文研究了一些关键技术的基础上,进而研究了智能视频监控系统的解决方案。本文作者通过在普通PC机上安装了摄像头并通过实验验证,说明了该方法的有效性。