目前管理智能化的进步和网络技术的不断发展,将传统的监控视频系统与Internet环境相结合,建设监控视频信息综合管理平台是视频监控领域发展的一个重要的组成和目标。而在智能监控系统中,行人是最为关键的目标对象。监控系统可根据当前捕获的行人检测结果,触发跟踪系统持续观察兴趣目标,从而给出兴趣目标的行为与状态信息。本文研究了监控视频信息综合管理平台的设计和行人自动检测算法两个方面的问题。首先介绍和总结了监控视频信息技术的研究现状和研究进程,由于实际应用发展提出了新的需求,且现有的监控信息管理平台有不完善之处,提出了一种新的监控信息综合管理平台设计方案。平台搭建由微软的Windows平台改变为到开源的Linux嵌入式操作平台下,采用了SSL加密技术,有效地提高了系统的稳定性,确保信息传递中的安全性和保密性,改善了平台运行环境复杂,经常需要重新启动来恢复运行的问题,在服务器和客户端间设计了一条独立的传输通道,来保障传输中的敏感信息得到保护不被泄漏。然后,针对视频监控领域的人体目标检测方法进行了分析和研究,针对直立行人检测中HOG算法计算量较大,实时性较差的问题,基于CENTRIST(Census Transform Histogram)方法的行人检测结果,采用显著图分割技术,将包含行人的前景区域与检测框内的背景区域分离开来,使得跟踪系统能够根据行人的主体运动部分做出准确判断,有效地缓解了背景区域以及行人局部运动(如手、脚运动)对跟踪结果的干扰。文中的实验结果表明,该行人检测方法在提高后续跟踪模块的准确率的同时,又能适用于实时性要求较高的智能视频监控系统。