传统的监控系统使用起来不够方便,耗时耗力,虽然在最初的查看监控视频等基础功能上增加了如电子围栏、行人检测等功能,但仍然难以满足日益增长的各种应用场景的需要。近几年,图像处理领域的技术日益成熟,能够支持相应的工业领域的应用落地。在本文中,从智能监控系统所需实现的功能切入,对构建系统所使用的技术进行了调研,将传统的这类系统与最新的图像处理算法相结合,设计并实现了一个更为实用和智能的系统。本次研发的系统包含数据获取、监控视频查看、运动检测、目标跟踪、异常预警、系统设置等模块。其中,数据获取、监控视频查看模块能够支持对历史监控数据和实时监控数据的获取、查看与存储。在运动检测模块中,通过采用混合高斯法的变形实现,提升了时间效率,增强的模块的实时性。目标跟踪模块针对Camshift算法在跟踪目标过程中可能产生的迭代次数过多或跟踪失败的问题,提出利用预测模型与Camshift算法相结合的方法,使得在下一帧目标位置的寻找上迭代次数大为减少,这使得本文的算法在跟踪对象运动速度快导致计算量增大和易跟丢的问题上得到了一定的提升。异常预警模块能够在设置的预警时间段内,对发生的异常运行情况进行报警。系统设置模块能够支持用户自定义系统执行的相关参数。本文的创新点和难点在于通过将图像领域的检测及跟踪算法引入监控系统的实现中,提出了一种针对传统监控方法的难题及缺陷的解决方案。此外对于现有技术与本文系统要求不匹配之处,通过对所应用的算法进行改进,使之更好的应用于本系统。