论文主要研究了智能监控的部分技术，包括运动目标检测算法，行人统计方法，对感兴趣行人的跟踪方法，并在此基础上探索了Web方式显示场景图像及将行人统计结果日志化、可视化以满足远程访问的需求。　　 针对相邻帧差法和背景减法存在的不足，提出一种相邻帧差法和背景减法相结合的运动目标检测算法，实验证明该算法检测出的目标完整并适应场景的动态变化；在行人计数方面，采用摄像头垂直拍摄，通过不断扫描计数线的方式实现对人数的统计，通过目标检测得到二值图像，在二值图像中扫描计数线获取通过该场景的人数，通过实验证明论文算法的精确度达到了95.7[％]；在人群密度估计方面，针对离摄像头距离不同的行人，检测出的面积有较大差别的问题，将场景划分为上、下两个区域，对每个区域建立前景像素面积与人数的最小二乘直线拟合函数，完成对人群密度的估计，实验证明划分区域的方法比传统的直线拟合法精确度提高很多；在感兴趣行人跟踪方面，针对CamShift算法在大面积颜色干扰时跟踪失败的问题，提出对搜索窗口大小进行阈值限制的改进CamShift算法，实验证明，改进算法实现了在大面积颜色干扰下对行人目标的准确跟踪。　　 针对难以实现Web方式实时显示场景图像的问题，将摄像头采集到的场景图像每隔1秒自动按采集时间命名并保存到指定文件夹下，客户端每隔5秒自动向服务器放送请求，得到最新图像后刷新页面，实现场景图像的动态显示；为了更好的展现行人统计结果，将行人计数与人群密度估计结果按整点时间保存到数据库中，使用JFreeChart技术将其可视化。