计算机智能视频监控是计算机视觉领域一个重要的应用方向和备受关注的前沿课题,是计算机科学、机器视觉、图像处理、模式识别、人工智能等多个学科高技术的结晶。计算机智能视频监控是在不需要人为干预情况下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断运动目标的行为,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释。简单的视频监控系统已经广泛应用于社会生活的各个方面,但计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题。本文对计算机智能视频监控系统的技术进行了应用,研究了摄像机静止情况下基于视觉的运动行人检测与跟踪方法。本系统将摄像头悬挂于通道的顶上,通过对采集到的实时图片进行背景分割,主要采用了背景差法和高斯混合模型法,为了对行人进行分析,然后,通过轮廓提取实现对行人的检测,接着,本文对目标跟踪方法进行了分析,本文采用了基于blob特征的跟踪方法,通过设置了检测区域,同时也引入了队列模型进行分析,提高了算法的速度和精度,通过跟踪的结果计算客流密度和统计过线人数,再使用web service发送数据,最后通过无线节点取得数据,传输给后台信息管理程序。本系统在多处环境下进行了测试实验,可以检测并跟踪场景中的单个或多个行人,但同时也暴露出了系统对于光线,对于行人遮挡问题缺乏准确性。如何进一步增强客流检测系统的鲁棒性、如何进一步提高计数的精度、如何与后台及其他特征更紧密地结合是以后的主要工作方向。