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智能视频监控系统是一门集通信、计算机视觉、数字视频、运动目标检测跟踪等技术为一体的综合系统，随着视频信息处理技术的发展，全数字化、网络化的视频监控系统优势越来越明显，其高度的开放性、集成性和灵活性为视频监控系统和设备的整体性能提升创造了必要的条件，智能视频(IV：IntdligentVideo)监控成为第三代全数字化网络视频监控领域中最前沿的应用模式之一。
本论文围绕运动目标检测和跟踪算法进行研究，然后设计出一个基于运动目标检测和跟踪算法的智能视频监控系统。取得的创新成果如下：
(1)针对Snake轮廓过度收缩或没有达到真实轮廓的现象，提出运动目标边缘记忆轮廓收缩算法，命名为RGreedy(RecordGreedy)算法，即在原始Greedy算法的基础上增加运动边缘点约束力和一个区域面积项，此算法在解决该问题上具有鲁棒性。
(2)帧间差分算法中，由于环境和噪声的影响，固定的阈值分割很难准确提取目标，且伴有量化噪声，针对这两个缺陷，提出在线阈值三帧梯度差分检测算法，实验证明该算法具备自适应性，可以更有效地提取出运动目标并消除了量化噪声，解决了上述两缺陷。
(3)对Kahman滤波器进行创新性3D建模，针对MeanShift对快速运动目标的跟踪不稳定；当运动目标出现大比例遮挡时，MeanShift算法会失效两个缺陷，提出KahmanMeanShift残差跟踪算法，算法中参数σv，σw，σu的取值很关键，其决定着物体的加速度，直接影响Kalman滤波器是否能准确对下一帧运动目标的位置进行预测，在本文取值6最佳。实验证明该算法可以实现对快速运动目标的稳定跟踪，并对运动目标的大比例遮挡具有鲁棒性。
(4)新型可动态扩展的设计方式：采用ARM传输母板与视频监控子板的主从设计方式，根据现场需要可灵活增加视频监控子板的数目，解决了传统监控系统固定监控路数的问题，可以灵活适应视频监控系统的监控变化，硬件上利用HPI总线实现多路监控子板的动态扩展；软件上利用HPI总线动态扫描实现各个子板的自动辨识以及驱动程序的自动加载。
(5)监控系统的智能化。设计出一个基于运动目标检测跟踪算法的智能视频监控系统，实现了智能声光报警和智能储存：当检测到运动目标时自动声光报警，并同时自动提高压缩码率，提高被摄运动目标的图像质量，当运动目标离开监控场景时跟踪结束时，降低压缩码率，节省储存资源。