随着我国电网调度自动化的提高,变电站的无人值守运行是当今电力系统的发展趋势。在传统“四遥”(遥测、遥信、遥控、遥调)基础上增加遥视功能,对变电站现场和设备进行实时监控,使电网运行更为安全、可靠,因此遥视系统是无人值守变电站非常必要的补充。当前变电站遥视系统虽然具有监控报警功能,却主要集中于传感器的报警分析,视频检测多为辅助手段,随着监控点的增多,传统视频监控暴露出不足：过度依赖于人工发现异常,缺乏对异常视频数据的自动判断。智能视频监控技术可以克服上述不足,它是在现有的数字视频监控系统中加入自动视频分析技术,在几乎不需要人为干预的情况下,通过对摄像机拍录的图像序列进行自动分析来对动态场景中的目标进行定位、识别及跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,对可疑行为给出实时警告。为了满足变电站视频监控中防火防盗的需求,本文采用智能视频监控技术进行运动目标检测、识别及跟踪。主要工作包括3部分：第一部分是运动日标检测,选择混合高斯背景模型检测运动目标,所涉及的目标有人、动物、普通火焰(红黄颜色的火焰)、白色火焰及干扰物(白炽灯)。第二部分是特征提取,针对人、动物、火焰等多目标识别,选取的特征包括Hu矩、火焰的颜色特征、火焰的颜色亮度判据和圆形度等。第三部分是运动目标识别,基于混淆矩阵产生层次分类器结构,以支持向量机(SVM)作为基本的两类分类器,对于分类精度不理想的SVM,通过AdaBoost算法对SVM分类器进行加权投票,提高分类精度；并在目标识别的基础上,对识别为“人”的目标采用Mean-shift算法进行跟踪,并描绘其运行轨迹。多段视频数据进行仿真实验,实验结果表明设计的方法能够较好地实现人、动物、火焰的识别并排除干扰物(白炽灯)的影响。并对其它目标“汽车”(本文以汽车为例)进行测试时以及背景光照变化出现的情况确定了相应的解决方法,对智能视频监控系统的实现问题进行了探讨,为实现无人值守变电站提供了必要条件。