视频监控系统几乎遍布了城市中的每个角落,不间断地记录着城市发生的一切。监控摄像头为社会安全提供重要保障,同时也带来了海量的视频数据。如何快速从海量视频数据中提取有价值的线索,如何有效压缩存储海量数据,是目前智能视频监控系统亟待解决的问题。本文针对这两个问题,对基于运动分析的视频摘要和视频内容裁剪进行了研究,实现了快速的视频摘要检索和视频内容压缩。本文的主要工作有以下两个方面：第一,对监控视频的摘要进行研究和实现。详细分析了当前主流的视频摘要方法及成熟系统,对其中的共性与关键技术进行了总结。针对监控视频的特殊应用,提出了场景分析的摘要方法。通过分析不同的监控视频产生的场合以及这些场合的固有结构特征,将其分为三类基本场景。针对这三类场景分别设计了三种实用的摘要方法,并用软件实现了一个可用于实际监控视频的摘要系统,该软件已经获批软件著作权。实践表明,此系统能对智能监控系统的视频有效地进行摘要,为快速信息检索奠定了基础。第二,对监控视频的压缩进行研究和实现。针对静态监控视频背景固定、人们只对运动目标区域感兴趣这一实际情况,本文引入图像的线裁剪思想,提出了基于运动感知的监控视频压缩算法。首先通过运动分析方法提取了视频中的ROI区域,然后对非ROI区域进行线裁剪。同时,引入视频帧间的时间和空间一致性约束,保证了视频流的连贯性。实验表明,裁剪压缩后的监控视频在容量上有所减少的同时,最大限度地保留了视频中感兴趣区域目标的信息。