视频监控系统在生活、军事、交通、商业、文化交流等多方面具有广泛的应用。它从全人工工作模式发展到摄像机替代人眼观看场景的普通视频监控系统,又发展到计算机替代人分析场景、查找异常情况的智能视频监控系统,这项技术越来越趋于成熟。本文研究了视频监控系统的相关技术;对监控过程中常遇到的问题进行分析处理;并针对三种基本的违规行为及其组合详细介绍了对其判断和处理方法。研究了几种常用运动目标检测方法的原理和性能,本文采用了基于高斯背景建模的背景减差法对运动目标进行检测。并用形态学原理对检测结果进行处理,得到较为准确的运动目标信息。由于场景的多变性,会产生目标运动到某一位置时,其形态特征受到干扰,导致检测信息的不准确、并丢失目标,产生虚假目标。于是本文在系统中融入Mean shift算法,以目标的原始特征初始化Mean shift跟踪模块,对目标进行跟踪,最后结合Mean shift跟踪的结果和前景检测结果确定目标的位置。基于高斯背景建模算法自身的局限性,当背景局部区域发生突然变化,如路灯的亮灭等,该算法不能及时更新背景,导致产生虚假目标。本文引入相邻帧间差算法,以帧间差结果判断背景是否发生突变,并提出三种对背景突变和更新背景的方法。当多目标同时在场景中运动时,常会发生由于相邻较近,多目标被检测成一个目标的情况。如果不对这种情况进行处理,会发生目标丢失与产生虚假目标的问题。本文提出了基于MS原理的“记事本”算法,以解决简单的多目标合并问题。最后,本文介绍了对违规方向、穿越警戒线和进入警戒区域行为的判断方法,并给出了多种违规行为规则同时存在时,对场景中运动目标行为判断与预警的实验效果。试验结果表明,本系统基本能够实现智能视频监控系统的功能。