智能监控系统在几乎不需要人为干预的情况下，通过对摄像机摄录的图像序列进行自动分析以达到对监控场景中的运动目标进行定位、识别和跟踪的目的，并在此基础上分析和判断运动目标的行为，做到既能完成日常的监控管理任务，又能在运动目标发生异常情况发生的时候及时报警并能做反应并能提交进行人工干预。智能监控系统中多采用多摄像机监控技术，能解决单摄像机中运动检测及跟踪具有固有的缺陷，如：难以解决遮挡、无关结构干扰、对光线敏感、适用场景有限等问题。从本质上来讲，基于多摄像机的监控技术比单摄像机的监控技术更具鲁棒性和准确性。本课题的意义则在于将三维重构技术应用到智能监控系统当中，以提高系统对运动物体的识别准确率，并构建了一个完整的基于三维重构的智能监控原型系统。在该论文中主要提出一种适应智能监控系统的快速重构方法。该方法首先从图像序列中检测出运动物体的运动区域，然后进一步将该运动区域从成像图像中分割和提取出来，最后再将运动区域内的特征点的提取出来，用以进行三维重构，以获得三维空间内的点的信息。同时利用运用人工智能中的专家系统对三维重构的图像进行指导，而三维重构生成的三维物体可以加入到智能检测系统中的学习系统中作为样本进行学习，以提高智能监控系统的准确率。