视频监控是当前社会进行安保工作的重要手段,随着社会对安全工作的重视,在很多重要的场合都安装了高分辨率的摄像监控设备,但当前完成具体监控的主体还主要是依赖安保人员的人眼。因此,如何通过技术手段使得计算机具备对视频中的行为的识别能力就成为一项很有意义的研究。相关的研究被归类于智能监控。本文介绍了所实现的机场监控视频中“跑步”、“指人”和“穿黄马甲的人”三种事件的检测方法。根据每个需要监控的事件的特点,我们设计实现了以HOG(梯度方向直方图)特征和SVM(支持向量机)分类器为主、辅以其它识别方法的事件检测算法,其中“跑步”事件检测结合了前景框图的大小,“指人”事件检测结合了角点检测信息,而“穿黄马甲的人”事件检测结合了图像的色度分量进行判断。通过对实验结果的分析以及与其他方法的对比,给出了本文方法的优缺点及未来可能的改进方向。