随着室外视频监控系统的广泛应用,面对海量的实时视频数据,人们不仅需要有效管理,还需要能够实时自动从中提取出运动目标的信息,实现室外监控视频系统的智能化。行人异常行为的自动检测与识别是计算机视觉领域的重点和难点，同时也是智能监控系统中研究的热点问题。本文针对室外视频监控中的行人的检测与跟踪问题,提出了一整套快速准确的行人异常检测方法,能够快速实现视频序列中行人的运动方向异常检测。　　室外视频监控系统主要包括三个部分，运动目标检测、运动目标跟踪和信息提取、异常目标判断。在运动目标检测方面,综合多种静态背景下的目标检测的方法，分析归纳它们各自的优缺点，提出了利用背景剪除法和混合高斯建模动态更新背景的方法得到运动目标的粗略位置，并结合阴影检测、背景复原和面积约束得到准确的运动目标检测方法；在运动目标跟踪和信息提取方面,本文在提取运动目标的灰度信息和自身投影信息的基础上采用匹配检索的方法对目标进行匹配检索，从而定位跟踪相应的目标，提高了匹配的准确率；在异常目标判断中,本文为每个检测出的目标建立质心移动历史记录表，在表中记录目标连续三帧的质心位置和目标的运动方向、匹配情况、遮挡情况和目标覆盖区域的信息，这些信息的准确提取和记录为异常分析和检测打下基础。　　本论文采用NASA的多组视频帧作为实验视频源，在Matlab平台下进行试验，并把本文的检索匹配方法和传统的灰度匹配方法进行了比较。本文的方法相对于单纯采用目标的灰度信息有更高的准确性和更好的实时性。