随着视觉技术的发展，智能视频监控技术已应用到各种领域。目前井下胶带输送机的视频监控系统大多数是通过监控设备进行人工监视，还达不到智能监测，因此研究井下胶带输送机的智能视频监测技术具有重要作用。本文通过分析井下胶带输送机的常见故障，提出了井下胶带输送机速度监测和跑偏监测的技术方案，通过监测胶带输送机速度和输送带直线特征参数来判断输送机异常的发生，从而辅助人工实现自动视频监测。研究了适合井下视频图像特点的图像预处理方法，首先通过降噪评价标准比较了多种图像滤波方法，本文使用双边滤波法作为图像降噪的方法，然后采用多尺度Retinex图像增强算法来实现对井下胶带输送机视频图像的增强。实验结果表明，图像滤波和图像增强的效果很好，增强了图像的低亮度区域和抑制了高亮度区域。井下胶带输送机的速度监测方法是先判定输送带上是否存在煤块目标，若存在煤块目标则采用基于煤块的胶带输送机速度监测方法，若不存在煤块目标则采用本文提出的基于角点的胶带输送机速度监测方法。基于角点的胶带输送机速度监测方法首先采用帧差法对视频图像进行背景建模，然后采用Shi-Tomasi角点检测算法从前景图像上检测角点特征，其次使用金字塔LK光流法跟踪这些角点，最后计算胶带输送机上角点的速度从而完成对胶带输送机运动状态的监测。针对井下胶带输送机的运动跑偏监测方法首先采用Canny算子进行边缘检测，得到视频图像的边缘二值图像；其次采用Hough变换检测输送带的边缘直线特征，并设置图像的感兴趣区域；再次针对输送带边缘直线的断裂现象，采用最小二乘拟合将断裂的直线段合并成一条完整的直线；最后根据直线的斜率值和直线在X轴上的截距值监测胶带输送机的跑偏异常的发生。实验结果表明本文提出的井下胶带输送机的智能视频监测方法能够用于监测胶带输送机的运动状态。该方法充分利用井下的视频信息，实现了对胶带输送机的智能自动视频监测。