随着科技的发展和人们生活水平的提高，传统视频监控系统已满足不了生产和生活的更高需求。智能视频监控系统凭借其智能化、高实时性及高检测率等优势得到了广泛的应用。运动目标检测是智能监控系统中的关键技术，是后续目标识别、跟踪、行为理解及描述的基础和核心。本文在对常用目标检测算法进行研究及改进的基础上，设计实现了视频监控运动目标检测验证系统。本文在对视频监控应用需求进行研究的基础上，对运动目标检测系统的功能需求进行了分析，给出了视频监控运动目标检测系统的实现架构。在对当前常用目标检测算法进行了研究、实现及对比分析的基础上，综合其优点并结合形态学的方法，设计实现了一种基于背景差分和帧间差分相融合的双背景多参数运动目标检测算法；实现算法先通过帧间差分和背景差分相结合的方法对运动区域进行预判，然后根据预判区域的位置选择不同参数对背景进行更新，最后以更新后的背景重新进行差分处理获取准确的运动目标区域。通过对不同色彩空间阴影特征的分析及其检测方法的实现对比，采用HSV色彩空间的阴影检测算法对检测区域运动目标存在的阴影进行检测及去除，提高了运动目标的检测精度。最后，通过对视频图像预处理模块、运动目标检测模块、阴影检测及去除模块的编程及集成，实现了视频监控运动目标检测验证系统。经监控视频图像数据文件的仿真测试，实现系统功能正确，达到设计要求。仿真实验结果表明，本文解决了背景差分法动静转化造成的“鬼影”问题和帧间差分法出现内部空洞或边缘缺损的问题，不仅提高了运动目标检测的准确性，而且具有很好的实时性和鲁棒性。研究成果对视频监控应用的目标分类、跟踪和行为理解等具有一定的促进意义。