近年来随着硬件技术与软件技术不断的发展,各种图像识别系统的研究与开发得到了广泛的重视。智能视频跟踪是模式识别,机器视觉,图像处理,人工智能等多学科的综合,是一个很有应用价值的研究方法。而运动目标的跟踪与目标识别是智能视频跟踪系统中至关重要的两个部分,进而成为一个研究的重要课题。本文在运动目标检测方面,首先对比了经典边缘提取检测方法,提出了基于彩色边缘提取在实际应用中的优点。其次,研究了基于相邻帧差法运动区域的检测与基于背景差分法的运动区域的检查方法,实验结果表明相邻帧差法具有运算简单,速度快,对于背景静止时提取的运动目标的效果比较理想。而基于背景差分法的计算量大,受光线的影响大等特点,因此本文采用相邻帧差法来提取运动目标。运动目标跟踪方面,在研究多种目标跟踪方法的基础上,本文提出了块匹配点数统计法,该方法是基于块匹配原理与点数统计原理相结合来进行目标的跟踪,摒弃了原先块匹配速度慢的特点,该方法具有跟踪速度快,精确度高等特点,在此基础上本文研究了人形轮廓跟踪,该跟踪方案是基于Snake算法与块匹配点数统计法相结合来进行目标跟踪。本文算法在实际应用中加以体现,设计了警戒区域入侵系统,该系统改进了原先的块匹配点数统计法,使其对目标的侦查具有更高的敏感性,使得安防系统性能得到进一步的提升。又针对特定应用场景中异物的识别建立了识别仿真系统。该系统是基于Snake算法与点数统计法相结合来进行异物的识别,这种自动识别系统能大大减少人力的投入。实验结果表明,本文的提出的目标检测与跟踪算法具有较好的鲁棒性,在智能监控目标跟踪与行为识别方面进行了有意义的探索。