近年来，智能视频监控一直是计算机视觉等领域的一个研究热点。它的应用非常广泛，其中涵盖很多具体问题。本文主要关注绊线检测、遗留物检测和视频监控画面矫正这几个问题，对解决这些问题中所涉及到的相关理论与算法进行了研究，并给出了系统实现。本文研究的绊线检测问题主要适用于小区或学校等场所中的周边安全防范。关于这个问题，本文研究了混合高斯建模、贝叶斯建模、ViBe建模这三种运动目标检测算法；运用几种基于颜色属性去除阴影，并利用NCC进行图像匹配来消除光照引起的误检目标；介绍了Kalman滤波器及CamShift算法，并使用二者结合进行多目标跟踪；最后给出了本文提出的一种绊线及其方向判定的方法。遗留物检测问题的关键点一个在于区分运动前景和静止前景，本文采用多层前景分割模型进行解决；一个在于区分遗留或背景移出的静止前景，本文使用了轮廓相似性结合色彩直方图相似性的方法进行区分；另一个则是长时间静止的人体对遗留物识别的影响，本文使用SVM+HOG来识别人体，从而排除其干扰。教室监控画面畸变矫正主要应用在考场监控中，目的在于消除画面中的镜头畸变，并以不同座位的位置为基准对平面透视失真进行矫正。本文使用张正友法对摄像头进行标定，用得出的参数来矫正镜头畸变，并给出了针对本场景设计的平面透视畸变矫正的方法。