面对日益紧张的安全形势，智能视频监控系统已成为公共场所免遭恐怖袭击的重要手段，该技术在战场环境监测、重要目标保卫和交通监管等领域有着巨大的应用潜力和经济价值。针对现有应用系统普遍存在的实时性弱、传感器单一、机器智能处理程度低等问题，本文尝试综合利用红外与可见光两种传感器，探索面向特定重点监视区的智能监控和异常事件报警策略。本文的主要研究内容如下：首先，针对重点监视区异常事件监控和检测特点，提出了一种基于上下文知识驱动的事件检测分析框架；围绕重点监视区异常事件的关注要素，将上下文知识按照空间上下文、时间上下文和对象上下文分别组织；提炼分析了五类典型的重点监视区异常事件，并重点研究了其中两类的上下文表述方法。其次，设计了一种视频异常事件检测的通用流程。组合利用经典的目标检测、跟踪算法，完成固定场景、固定视点下的运动目标特征属性提取；结合不同异常事件上下文知识，对相应事件单元对应的事件要素分别设计可行的模糊隶属度函数，采用基于模糊多因素综合判决方法实现了对异常事件的智能软判决。最后，给出了综合利用红外与可见光两种传感器，完成特定监视报警任务的小型软件示范系统。该系统采用了人机交互报警和智能报警两种触发机制，利用像素层融合完成有利于人眼判断的数据处理任务，在智能报警方面沿用前述思想完成基于异常事件上下文知识驱动的事件检测，所判决的异常情况可根据综合信度值进行即时、适度的报警。采用多组网络下载数据和实拍数据，初步验证了上述研究方法的可行性。