随着油田信息化技术的发展，智能视频监控系统得到了越来越多的关注，建设智能视频监控系统是油田信息化建设的迫切需求。智能视频监控技术包括图像处理、图像分析、模式识别、人工智能等众多研究领域，其智能化分析主要包括运动目标检测、目标分类、目标跟踪和行为理解。视频中的运动目标检测提取技术是智能视频监控的基础部分，也是许多智能视频监控系统的关键技术，其对于目标分类、目标跟踪、行为理解等后期的高级处理起着至关重要的作用。本文以中国石油天然气集团公司（简称“中国石油”，英文缩写CNPC）油气生产物联网系统为依托，结合项目实际需求，在分析现有运动目标检测方法的基础上，结合背景模型算法和帧间差分的优点，对混合高斯背景方法和帧间差分进行改进，提出了一种基于混合高斯模型背景法和混合差分相结合的运动目标检测改进算法，利用分块思想进行高斯背景建模，利用多帧差分实现混合差分。本文基于Matlab，对该算法进行了实验验证，实验结果表明，本文所采用的方法较之已有的算法既能得到较高的灵敏度又能进一步提高检测效果和速度，提高了算法时效性和鲁棒性。在对油田现状和数字油田智能视频监控系统需求分析研究的基础上，本文根据数字油田的实际需求设计了一套数字油田的智能视频监控硬件方案和组网方案，并给出了智能视频数据传输功能模型。由于各地区油气田在地理环境、社会环境等方面存在一定的差异，对智能视频监控系统实际应用也进行了列表说明，同时也对油田智能视频监控设备进行了说明。详细介绍了数字油田智能视频监控中心系统软件功能，最后展示了智能视频监控系统在数字油田的应用。