随着科学技术的发展，视频监控技术也得到飞速发展。日前，公共场合数以百万计的视频监控在为我们的公共安全提供保障。随着安防监控需求的不断提升，面向安防监控的视频浏览技术在国际相关研究领域也受到了极大重视，已成为当前监控视频浏览领域的研究热点。如何实现快速地浏览大量的视频监控产生的海量视频数据，且不遗漏任何重要信息成为当今急需解决的问题。　　本文主要通过分析现有视频浓缩的相关技术，对其做出有效地研究和改进，以完成视频浓缩系统的设计。其中着重研究的技术有运动目标检测、运动目标跟踪和运动轨迹的优化组合。本论文的主要工作内容包括以下：　　第一，在现有的运动目标检测方法和边缘检测算法的基础上，本文研究了结合ViBe算法和 Canny边缘检测算法快速准确提取运动目标的方法。该方法首先利用ViBe算法前景检测结果与Canny边缘检测结果相“与”，然后将获取到的运动目标准确外边界进行膨胀、腐蚀、闭运算等数学形态学图像处理，最后把运动目标完整检测区域与对应的原视频序列帧相结合提取运动目标。　　第二，面向运动目标的跟踪要求，在传统Mean Shift跟踪算法基础上，本文采用了基于多特征自适应融合的Mean Shift跟踪算法（本文中简称MS）。该算法在MS跟踪算法理论框架下，融合了运动目标的颜色特征和运动特征，从而提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性。　　第三，将轨迹优化组合问题简化为能量目标函数，运用改进的模拟退火算法求解最小值，即最优解。　　第四，根据分析视频浓缩生成技术，设计视频浓缩系统。