公共安全已成为民众关注的热点问题,智能视频监控系统是该领域的一个重要组成部分。在智能视频监控中,对可疑目标的特定事件检测是系统的核心,其中包含目标跟踪、事件识别检测等关键技术,本文对以上两方面开展研究。1.改进了一种基于解广义最小团的多目标跟踪算法,该算法将视频跟踪问题抽象为图论求最优权值子集模型。针对算法因漏检产生的零散轨迹片段,我们提出了一种合并算法,用以解决轨迹ID漂移问题。与原算法相比,改进后的算法降低了运算的迭代次数,提高了算法的计算效率。2.实现了一种基于前向后向运动历史图的跑步事件检测算法,该算法利用运动历史图包含的目标时空运动信息,在视频中定位在运动剧烈的目标。实验结果证明算法能有效筛除大量无关人员,降低系统的虚检率。3.介绍了TRECVID SED竞赛的基本情况,详细阐述了实验室在2013年SED竞赛中采用的群体事件检测方案。通过竞赛结果我们分析了算法方案的性能和不足,给出了未来研究改进的方向。