智能视频分析技术目前已广泛应用于当今社会人们的生产生活中，智能监控、目标检测、人体特征识别是其重要的应用领域。目标检测技术、视频定位技术和行为识别技术是智能视频分析过程中的三项重要技术。本文将以上三项技术加以细化，结合实际应用场景，进行了如下研究：1.研究了针对金属元件表面缺陷的目标检测技术。列举了该技术的在实现过程中的技术难点。以电池表面缺陷检测为研究案例，分析探讨了该技术在实际应用场景中各环节的实现方法。案例研究中利用摄像头采集电池负极表面图像，通过视频图像分析手段判断该电池表面是否存在缺陷，并将有缺陷电池负极表面缺陷处图像加以提取显示。在图像分析过程中，利用Harris角点来标记电池表面缺陷，运用密集度判别法滤除伪缺陷点，最后根据缺陷点数目判别被测电池是否为有缺陷电池。根据案例研究成果，总结了针对金属元件表面缺陷的目标检测技术的技术要领。2.研究了针对近景小目标的视频定位技术。列举了该技术在实现过程中的两大技术难点。以基于视频定位的电子白板应用开发过程中的触点定位为研究案例，重点研究了由目标图像位置到空间位置的转换方法。在案例研究过程中将摆放在特定位置的双摄像头作为图像捕获设备，通过图像处理中色彩阈值分割与帧差法识别触点。提出采用多项式拟合投影误差的方法，通过双线相交法定位触点，最终实现白板的实时书写显示功能。根据案例研究成果，总结了针对近景小目标的视频定位技术在实现过程中的技术要领。3.利用基于深度信息的人体行为识别技术开发一款自然人机交互应用。本文利用Kinect摄像头作为附带深度信息的视频捕获设备，结合OpenNI开发库，通过判断人体关节点间的位置关系识别出人体手臂上举、上摆和下压三种动作，并利用这三种动作开发出一款幻灯片播放控制系统，实现了通过人体摆臂控制幻灯片播放中的停止、前翻、后翻和恢复四种功能。