在智能监控领域中，遗弃物检测技术对于保护人类生命财产、维护社会秩序产生重要影响。在实时环境中进行遗弃物检测，是当今国内外学者研究的热点问题。本文对遗弃物检测中的各种技术进行了深入的探索，并提出了一种实时环境中的多遗弃物检测技术。　　 本文首先概括了智能监控技术的国内外研究现状，分析了其中遗弃物检测技术的发展的难点和问题。之后，详细介绍了遗弃物检测技术所用到的视频理论知识。　　 其次，总结了常用实时背景建模的方法，对改进的时问均值背景模型，单高斯模型，默认的混合高斯模型，进行了分析，并详细介绍了高斯背景模型。通过实验比较，进行效果分析。经过大量的实验之后，提出一组参数，并引进关键帧概念，使得我们的算法在不影响检测效果的基础上，处理速度有了显著提高。　　 最后，我们对遗弃物进行定义，并提出了一种基于感兴趣区域像素分析的算法。该算法由视频分析、背景建模、感兴趣区域像素分析、感兴趣区域目标检测、静态多目标跟踪、视频后处理组成。实验表明，该算法在实时检测多目标物体时处理满足处理速度的要求，误检率、漏检率很低，并且检测达到了较好的效果。