随着信息技术的不断发展和信息的爆炸式增长,处理海量的数据并从中提取到用户需要的信息尤为重要。运动目标检测是计算机视觉领域的研究热点,是智能视频监控系统、目标跟踪、行为识别等技术的基础,在国家和社会公共安全、交通管控、人机交互等领域有着至关重要的作用。但是从监控设备采集的监控视频数据量庞大,数据冗余严重,而使用监控视频的用户往往只关心存在运动目标的视频段,提取出含有运动目标的关键视频段是后续视频处理的基础;当前运动目标检测多采用神经网络进行训练,极大提高了目标检测的精度,但是随着检测模型的扩大,所需要训练数据集也快速增长,重复手工标注训练数据集成本高且效率低下。针对以上问题,设计了基于监控视频的训练数据集半自动标注方法,主要分为以下几个内容:首先,针对监控视频关键视频段的提取,提出一种基于边缘特征和多帧差分混合高斯模型的运动目标检测算法。针对帧间差分法对光线突变等噪声不敏感的特性,将其融入到高斯背景模型更新中,将视频帧分成背景区域和前景目标区域,降低背景区域的高斯模型更新率,提高运动区域的背景更新率,根据像素划分情况动态调整高斯模型更新率;对于边缘提取,采用八方向平移法,改善了传统边缘检测目标轮廓不清晰、封闭性较差的缺点,最后使用形态学处理背景的噪声和前景空洞,将帧间差分法提取的前景目标、高斯混合模型得到的结果以及使用平移法获得的物体边缘信息进行相与运算,得到最终的检测结果。其次,基于提取的关键视频段,设计了一种结合视频对象分割技术的数据集半自动标注方法。视觉显著性或运动显著性方法都不能提供完整的分割,本文将其作为初始的前景可能性,SLIC超像素分割用于将图像划分成互不重叠的紧凑区域,使用RGB颜色直方图、LAB颜色直方图以及HOG特征描述符将每个超像素映射到特征空间,找到每个超像素区域的N个最邻近区域,用N个最邻近区域的前景可能性的加权平均值更新每个区域的前景可能性,得到最终整个视频的分割结果。最后搭建实验环境,将改进的运动目标检测、视频对象分割方法和半自动标注方法分别进行了实验,在准确率、召回率以及F值方面进行了分析。