随着人们安全意识的提高以及信息技术的发展,越来越多的监控设备安装在各种公共场所,监控视频的数据量呈指数型增长。因此,研究海量监控视频的检索,具有十分重要的意义。本文针对海量监控视频存储系统,设计并实现了一种基于内容的监控视频检索系统。本文的主要研究工作如下:首先,从图像的检索入手,提出了一种基于ACC-CEDD联合特征的图像检索方法,给出了联合特征的存储方法及索引文件的存储格式。同时,定义了联合特征下,图像之间的相似度衡量指标。实验表明,基于联合特征的图像检索在检索精确度上更有优势。其次,对视频的摘要生成,关键帧提取,视频中的感兴趣目标提取,比如行人的提取,做出了深入地研究和实验,在此基础上设计了监控视频的多层数据库的结构来表示它们的映射关系,然后结合基于内容的图像检索,完成了一个基于内容的视频检索系统的设计。接着,提出了一种基于运动检测和行人检测相结合的有效提取出监控视频中的行人图像的检索方法。这种方法所提取的行人图像更加完整,而且误检测率较低。实验表明,该系统不仅能够检索到与之相似的行人图像,还能检索到行人所在的关键帧,以及对应的视频和关键帧在视频中的位置等详细信息。此后,在基于内容检索的基础上,对高层语义的检索进行了研究,对语义标注系统,分词系统进行了分析。针对语义的检索速度快,但定位准确度不高的缺点,将基于语义的检索辅助基于内容的检索,以改善检索速度和准确度。最后,在上述理论研究的基础上,设计并实现了一套实用的监控视频检索系统。结合Java Web框架开发技术和LIRE工具包,对检索系统的前端用户交互页面和后端检索逻辑进行了开发;设计了检索系统的其他实用模块,如用户登录,视频管理等。实验表明,该系统能够实时地检索出所需要的视频等信息,并具有较高的精确度。