由于实际需求以及相关技术的发展，数字监控应用正在向各个行业渗透。随着监控点数量的增多，监控视频存储的时间越来越长，监控视频已经构成了极大的数据量。同时流媒体实时监控的需求也在不断增加，因此对监控视频的压缩研究显得格外重要。 现今的数字监控压缩技术不区分监控场景中信息的重要性，对所有信息同等处理，造成存储空间和计算机资源的浪费。本文在应用传统视频压缩算法的同时结合监控视频的特点，利用轮廓检测以及运动检测等方法对监控视频进行内容分析。基于分析结果对监控视频进行分层次压缩，即区分监控场景中的有用信息与无用信息，对背景信息做高压缩比的有损压缩，对运动物体进行普通压缩比的有损压缩，而对人脸等重点监控区域进行无量化损失的低压缩比压缩，其压缩效果可以接近无损压缩，这样就可以保留重要信息。因此在降低监控视频码率的基础上还使一些关键区域清晰度比普通压缩视频更高。 在算法研究的基础上，本文运用Microsoft DirectShow技术开发了较为完整的一套功能组件，其中包括中值滤波器组件，视频内容分析组件，视频编码器组件。这些组件都能被独立或者组合的运用到各类应用程序中，具有相当好的可扩展性以及学习性。接着又开发了监控视频压缩软件来调用这些组件进行基于内容的监控视频压缩。最后将压缩结果与普通的编码器进行比较，实验表明，基于内容的监控视频压缩方法大大降低了压缩后的监控视频码率，而且在含有人脸等重要信息的画面中，图像的要比普通编码器生成的图像更加清晰。