近年来机器人技术发展迅速,移动机器人被应用到了工作、生活等各个方面,因此针对移动机器人的智能监控就显得尤为重要。本文在深入了解静态背景下移动机器人检测技术的基础上,展开了在动态背景下的移动机器人的检测与跟踪方法的研究。本文通过检测与跟踪算法实现了对移动机器人的智能监控。首先,本文对静态背景下移动机器人检测方法进行研究,分析与比较了帧间差分法和背景差分法的各自优缺点,通过分析和比较,本文选择了ViBe算法作为静态背景下移动机器人的检测方法。其次,在静态背景下移动机器人检测的基础上展开了动态背景下移动机器人检测的研究。动态背景中移动机器人检测的方法采用了基于全局运动补偿的方法,这样解决了由于摄像机运动导致背景发生大幅度变化的问题,通过全局运动补偿算法将当前帧背景变为与上一帧背景相同,这样就可以通过帧间差分法检测运动目标。再次,在场景中多个运动物体中识别出移动机器人。移动机器人的识别主要采用了基于LBP特征与颜色直方图的支持向量机方法。LBP特征对光照变化具有很好的鲁棒性,计算速度快,结合颜色直方图,可以更好的描述了目标特征。识别后,对移动机器人进行跟踪,本文采用卡尔曼滤波器与KCF相结合的方法对目标进行跟踪,提高了跟踪的准确性。最后,搭建视频监控实验平台,使用QT界面开发工具,开发了简洁、操控性强的监控界面。并通过实验验证了移动机器人运动目标检测、识别和跟踪算法的实时性、鲁棒性。