随着公安部的“平安城市”、“智慧城市”等项目的提出，各大城市随即相应的启动了包含事故预警、安全生产监控等与视频监控系统建设相关的项目试点工作，这样极大的推动了智能安防行业尤其是智能视频监控领域的蓬勃发展。本文提出的面向离岗检测的运动目标检测与跟踪算法的研究就属于智能视频监控领域的一部分，该算法的主要的研究目的是检测视频场景中的执勤人员是否离岗，该算法主要包括视频场景中执勤人员的检测以及对该人员进行跟踪共两个算法模块。在对执勤人员进行检测的算法研究方面，因为视频场景中的执勤人员通常属于视频中运动的前景目标，这样对执勤人员的检测就转换成对视频中前景目标的检测。本文综合比较了几种前景目标检测算法，最后选取了使用改进后的混合高斯模型建立背景模型，然后利用背景减除法分离出视频中的前景目标。最后，针对差分图像中的背景目标干扰的问题，本文还对得到的差分图像进行形态学滤波等一系列处理，进一步的过滤前景目标中的无关前景，达到准确的检测出执勤人员的目的。在对执勤人员进行跟踪的算法研究方面，本文根据实际应用场合没有采用逐帧检测执勤人员的方式达到跟踪执勤人员的目的。本文比较了mean-shift算法和粒子滤波算法两种目标跟踪算法的跟踪效果和各自的优缺点，提出了一种改进型的粒子滤波（即MSPF算法），该算法先使用mean-shift算法对目标进行预跟踪，然后在此基础上使用粒子滤波对目标精确定位。这样避免了单独使用mean-shift算法导致跟踪的目标不准确的缺点，同时避免了单独采用粒子滤波算法导致计算量大的缺点，该算法在保证了跟踪准确率的前提下缩短了算法的计算时间，达到了准确实时的跟踪执勤人员的预期效果。最后，本文设计了一个离岗检测系统，给出了系统中的各个算法模块的流程图，然后选取了一个监控环境下的视频，并对该视频中的人模拟“离岗检测”，从而完成了对离岗检测系统的设计过程的介绍。文章的最后总结部分提出了对现有离岗检测系统的缺点和改进方向。