近年来,随着视频监控系统不断向数字化和智能化发展,智能监控技术已经引起了越来越多的国内外厂商和学者的重视并进行了一系列的研究。随着时代的进步,这项技术也在不断的发展完善,智能监控在未来必将有广阔的应用前景并为社会带来巨大的经济效益。本课题主要侧重于对基于行走轨迹的智能监控系统的研究,主要对在特定场景下的闲逛与滞留人员实施了智能监控,整个监控系统的结构由运动目标检测、运动目标跟踪和基于行走轨迹的异常行为判别三个模块组成,本系统可以有效解决现有人工监控系统的缺陷,胜任无人值守下的智能监控。本文首先介绍了当前国内外在智能监控系统关键技术方面的研究现状和发展趋势,并且分析了其在视频监控方面的应用情况。然后,在静止背景下运动目标检测和提取研究方面,采用了背景减除法与时间差分法加权平均的方法进行运动目标检测,提取出较为精确的运动人体轮廓。在运动目标跟踪研究方面,在分析了现有跟踪方法的基础上,采用了一种适合于本系统的运动目标跟踪算法,即利用运动目标的外接矩形框对场景中的运动对象进行实时跟踪。在利用检测与跟踪得到的人体运动信息的基础上,本文对人的行走轨迹进行了讨论和研究,主要针对闭合曲线和螺旋线这两种线形,提出了一种全新的基于行走轨迹进行异常行为识别的方法,该方法首先运用背景减除法与时间差分法加权平均的目标检测法对运动人体进行检测,然后通过对人的行走轨迹的跟踪与记录来判断某人是否可疑,通过实验结果表明,本文提出的方法具有一定的可靠性和鲁棒性,而且具有很好的实时性。