视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。本文基于这两个方面展开研究。在运动目标检测方面,本文对帧差法进行了改进,提出了基于梯度信息的三帧差分的视频运动目标检测的方法。另外,分析了混合高斯模型的理论和常用近似算法的优缺点,给出了该方法的具体实现并将该方法应用于视频运动目标检测。最后,针对混合高斯模型检测结果易受阴影影响的问题,研究了目标检测过程中阴影抑制的方法。通过实验验证了本文提出的阴影抑制算法的有效性。在运动目标跟踪方面,重点讨论了卡尔曼跟踪算法和Mean Shift算法的理论和实现。考虑到视频监控的复杂性和特殊性,本文混合使用卡尔曼跟踪算法和Mean Shift算法,提出了一种稳健的跟踪视频目标的方法。本文最后给出了一个基于开放源码的视觉处理库(OpenCV)的视频监控系统实现框架。通过采用DirectShow技术使图象采集、处理、显示的整体运行效率得到大幅度提高。本文还利用VC++和OpenCV软件平台设计了监控系统的演示环境,初步验证了系统算法的可行性和可实现性。