智能视频技术近年来已经成为高校、科研机构的研究热点,它涉及的应用广泛性和对人们生活、生产极大的帮助作用也越来越受到人们的重视。本文通过对传统基于视频的运动检测中常用算法与技术的研究学习,在混合高斯背景建模的基础上,主要做了以下工作：(1)研究学习了经典的基于视频的运动检测算法,通过实验对各算法进行对比其优缺点,同时还对开放视频处理函数库OpenCV中运动检测相关模块进行了学习。(2)针对减背景方法中的混合高斯背景建模,提出了监视状态切换的概念,使监视系统根据所监视的场景中运动目标的有无运行不同的运动检测算法,节省系统的资源。(3)针对混合高斯背景建模中的因背景转化为运动目标的虚假运动目标问题,采用基于熵的阈值确定方法,利用新增背景的稳定性,检测视频帧中的虚假运动目标。(4)针对混合高斯建模中存在的运动目标的阴影问题,利用阴影是对背景灰度值的均匀增加,实现对视频中的的阴影的检测,提高系统检测的准确度。(5)研究学习了常用的图像去噪方法,并对各自的去噪效果进行实验对比,根据本文中图像数据的特点,选择适合的去噪方法对检测运动的后期图像进行修复处理。(6)对之前的研究成果进行试验,将改进算法的效果和传统算法进行比较,验证之前的里理论工作。