近年来,我国智能化水平不断提高,智能安防建设也日益受到重视。双目智能监控系统是智能安防建设的重要趋势之一,也是维护社会安全和治安稳定的有效手段。针对双目智能监控系统在传输图像数据时面临的数据量巨大、双目有损压缩算法尚不成熟的问题,本文提出了一种基于边信息的双目监控图像深度有损压缩算法（Side-Information Based Deep Stereo Monitoring Image LossyCompression Network,SISteC）,以提高监控系统的传输效率和传输图像的质量。本文首先简述了图像压缩技术的基础理论及一般实现流程,然后分别介绍了Joint Photographic Experts Group2000（JPEG2000）标准和Better Portable Graphics（BPG）这两种传统的基于频率域变换的压缩算法以及深度卷积自编码器网络,通过公开数据集KITTI 2012、KITTI 2015以及采集的真实世界图像测试三种算法在双目图像数据下的压缩性能。最后,提出了SISteC,对该网络的性能、复杂度等进行分析并在同样的测试集合中与上述三种算法的压缩性能进行比较。本文的主要工作内容如下:1.提出了一种基于边信息的双目监控图像有损压缩算法。本文提出的SISteC充分利用了双目图像之间的冗余信息,通过压缩比率较低的一侧的高质量重构图像对另一侧高压缩比率但重构质量较低的图像进行细节增强,实现对图像的高效压缩。2.对提出算法进行了模块性能分析实验、消融实验和复杂度分析实验。对SISteC的模板匹配模块和图像增强网络进行性能分析,证明了模板匹配模块能构造与输入图像相关性更高的边信息,而图像增强网络能利用边信息增强重构图像的质量;对SISteC中深度卷积自编码器输出的颜色通道数量进行消融实验,证明多颜色通道有利于提高重构图像的质量;分析SISteC及深度卷积自编码器的浮点运算数（FLOPs）和可训练参数量,证明提出算法能在不显著增加网络复杂度的前提下提高压缩性能。3.对比了SISteC与常用的有损压缩算法的压缩性能。通过绘制并比较JEPG2000、BPG、深度卷积自编码网络及SISteC的率失真曲线,证明了在约0.026到0.191的每像素的平均比特数（BPP）之间,SISteC解码得到的重构图像具有更高的多尺度结构相似性（MS-SSIM）,即压缩性能更高。本文提出的算法能实现了双目图像的灵活高效压缩,为双目监控系统供可行的图像压缩策略,解决了双目监控系统在实际应用场景中面临的图像数据传输问题,对安防行业发展、维护社会秩序起到了一定的促进作用。