视频监控系统是现代数字视频技术的一个新的应用，是视频技术和互联网技术不断发展过程中经过融合而成的信息系统。随着社会发展，视频监控系统的应用逐步深入各行各业，在交通、公共安全和大数据分析等领域都起着重要的作用。但是，随之产生的海量监控视频数据给存储和传输都带来了极大的挑战。相比于传统的自然视频图像，监控视频具有背景相对固定的特点，大量的背景信息造成了背景冗余。传统的视频编码标准已经难以满足监控视频对压缩率的需求。因此，监控视频编码的研究成为了目前国内外的研究热点之一。　　针对监控视频具有稳定背景的特点，进行了基于背景预测的监控视频编码研究，研究内容主要包括:　　第一，利用监控视频中存在固定场景的特点，提出了基于动态背景模型的监控视频编码方案。该方案构建背景图像并将其作为长期参考帧加入预测编码过程，从而提高编码效率。首先，提出了基于编码块分类的动态背景模型，该模型使用视频序列第一帧初始化背景图像，并在更新过程中对每一编码块进行判断，将属于背景区域的块用于背景帧的更新。为了提高背景更新的准确性，提出了基于编码块划分的背景优化算法，该算法将固定大小的编码块进行划分，使用不同大小的块进行背景更新。最终，在HEVC编码框架下实现了基于背景预测的编码方案。实验结果表明，相比于标准HEVC，此方案在监控视频序列上提高了2.51％的编码效率。　　第二，为了得到更高质量的背景帧，提出了基于双背景帧的监控视频编码算法。该方案主要思想是使用视频序列的原始输入图像训练得到原始背景帧，将原始背景帧编码后用于监控视频编码过程。传统的背景帧编码方案多是基于帧内编码进行的，导致在提高背景帧质量的同时也带来了大量的码率增加。双背景帧编码方案使用重建背景帧对原始背景帧进行预测编码，并选择较小的量化参数以提高背景帧的质量。实验结果表明，双背景帧编码方案在保证背景帧质量的情况下减少了编码背景帧的代价，同时，相比于HM14.0，监控视频的压缩率提升了28.21％。