随着信息技术的发展，各种场合中都应用到了网络视频监控系统，人们生活、学习、工作的场合都被各种各样的监控系统包围着。监控系统软件也跟随着监控系统应用的广泛而越来越智能化。随着互联网的普及，各种基于B/S模式的网络视频监控系统大量出现，人们在使用中逐渐认识到Web技术的优越性。基于Web的系统使用通用的浏览器就能实现专用软件的功能，不仅在操作上更为简单、便捷，使用效率更高，并且还能节约开发和系统后期维护的成本。对用户而言只需要通过任意一台电脑，使用系统自带的浏览器，无需安装任何的客户端软件就可以通过浏览网页的方式来进行视频监控。随着网络视频监控系统的发展，也随之出现了大量的视频监控智能算法的研究，研究者们实现了各种各样的运动目标识别算法，可以在不同的视频监控场合下应用。然而在教学监控场景下智能识别领域的研究还没有得到很好的发展，参考了各类文献发现并没有一种方法可以有效地解决教学监控环境下的学生起立行为识别。本文对目前流行的B/S模式的视频监控系统以及视频监控的智能识别算法做了如下方面的研究：（1）分析国内外网络视频监控系统的发展现状和趋势，对网络视频监控系统的相关技术做了对比和总结，并确定了视频监控系统的实现方案。采用RTP网络传输协议、ActiveX控件技术、H.264视频压缩技术等来开发一种基于Web浏览器的网络视频监控系统，实现了权限验证、视频实时监控、录像和抓拍等功能的网络视频监控系统。（2）在简单的监控场景下对目前视频监控智能算法领域内的帧间差分法、背景差分法等运动目标识别算法进行了实验的验证和对比，发现帧间差分法的识别结果可能会带有空洞和重影的缺点，而几种背景差分法对于动态环境的适应性相对较差，为进一步的教学监控学生起立识别的研究做基础。（3）针对现如今发展尚未成熟的教学视频监控场景提出了一种可以有效识别学生起立行为的方法。对经过预处理之后视频图像利用帧间差分法以及均值背景差分法相结合来确定大致的运动区域，然后使用光流法进行进一步的精确识别，利用光流矢量的运动方向特征来识别学生的起立行为。实验对比发现其他几种经典的运动目标识别算法，例如帧差法和几种背景差分法均不能有效地在教学监控场景下对起立学生进行准确的识别，而是将所有包含运动的对象，例如学生的左右晃动等行为都不加以区分的识别出来。同时也论证了本文方法在教学课堂监控场景下对学生起立行为识别的有效性。