城市的现代化建设和经济的快速发展，对城市各行业系统的安防监控工作提出了许多新的要求和课题。同时，计算机技术、网络技术、多媒体技术以及通讯技术的发展也为现代城市实施数字化的网络监控提供了有力的技术保证和条件。建设一套技术先进、质量可靠、经济实用，方便管理的城市区域监控数字化网络监控系统，是一个城市系统维护社会秩序，打击违法犯罪，保障公民生命财产，促进经济建设的重要手段，也是一个城市现代化建设的重要标志。　　 监控技术从上个世纪80年代进入我国以来，监控技术一直在飞速发展，从技术层面上来看，已经经历了多个不同的发展阶段。目前，视频监控已经发展到了基于网络的远程视频监控系统。因此新一代视频监控管理系统与前几代视频监控系统的根本区别在于，不再局限于简单地完成对视频信号的处理、传输、控制，其核心乃是对基于IP网络的多媒体信息(视频/音频/数据)提供一个综合、完备的管理控制平台。远程视频监控系统以网络为依托，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为核心，发展空间得到了极大的提升。例如，前端设备通常以Linux DVR，而后端系统除了视频集中监控系统外，再将GIS报警终端系统、智能图像分析系统、报警系统、门禁系统等功能整合到一个使用平台上，就能成为一套全方位的网络多媒体监控系统，能够广泛用于多媒体视讯调度指挥、网络视频监控和会议、多媒体网上直播、网络教学、远程医疗等各个方面。　　 对于远程视频监控系统的软件设计而言，笔者本着“三降”的考虑，即降低计算机资源消耗、降低对非计算机专业用户的计算机技能要求、降低投资成本。故本文采用B/S网络架构来设计胖服务器和瘦客户机的系统结构，使得用户只要会使用浏览器就能访问监控系统；并且开发结合DirectShow技术的ActiveX控件，使得在客户机上不需要安装额外的软件，从而降低了资源开销；另外在开发工具和服务器软件的假设上均采用开源软件，从而降低了使用者的投资成本。　　 从远程视频监控系统的业务角度来看，远程视频监控系统集计算机网络、通信、视频处理、流媒体、和自动化技术于一身，是视频、音频、数据和图示一体化的解决方案。而且该类系统兼备网络视频监控、视频会议、视频直播等扩展功能，具有超大规模组网能力，是构建于LAN/Intetrnet网络之上、支持多种传输方式的综合多媒体业务管理平台，其应用已远远超出监控本身所涵盖的内容。　　 正因为远程视频监控具有如此强大的多媒体功能，因此对于网络传输的QoS有着较高的要求。但是网络业务的需求远大于网络容量的建设，所以对远程视频监控系统的网络传输部分的优化设计尤为重要。不少学者对此进行了广泛的研究，并证明了网络传输的QoS路由优化问题是一个典型的多目标优化问题。多目标优化问题就是对多个目标的同时优化，如在企业生产活动中，产品质量与生产成本是两个相互冲突的目标。对于这些问题，要达到总目标的最优化，就需要对这些相互冲突的子目标进行综合考虑。因此多目标优化问题的结果并不是单个解，而是对各个子目标的折衷结果，是一组均衡解。　　 群智能算法代表了一类模拟自然界生物系统智能特征的优化方法，它是一种新兴的搜索寻优技术。粒子群算法是受鸟类觅食行为的启发而提出的一种基于群体智能理论的新兴演化计算技术，其特性十分适用于处理多目标优化问题。但是，由于多目标优化问题的复杂性，粒子群算法在解决该问题的时候有陷入局部最优的可能。为了减少这种影响，本文在前辈学者的研究基础上，借鉴了遗传算法和混沌理论的部分思想，将正交初始化、交叉选择和混沌搜索三个步骤融入基本粒子群算法，提出了一种基于混合粒子群算法的Qos选播路由算法来对网络传输问题进行优化。在相应的算法测试函数和网络测试模型条件下，与已有文献的结果进行对比，本文提出的改进算法的优化效果明显，是一种有效的算法。