传统监控系统广泛应用于油田施工现场的险情监测中,但需要工作人员花费大量的精力查找监控视频中的险情。基于目标检测技术的监控系统,能够自主识别目标,减少对工作人员的依赖,但同时存在对小目标检测不佳的问题。为解决上述问题,本文提出了基于残差网络和改进特征金字塔的SSD算法（Residual Network and Improved Feature Pyramid SSD,RP-SSD）。首先,自主构建油田数据集。将采集的油田现场施工视频分成图片,然后人工挑选差异较大的图片并对目标进行标注,最后按照公共数据集的格式构建油田数据集。该数据集用于训练和测试本文提出的算法。然后,提出基于残差网络和改进特征金子塔的SSD算法。首先在特征金字塔中增加上采样模块和预测模块,然后使用空洞卷积增大前面卷积层的感受野,最后将改进的特征金字塔融合到SSD中。SSD融合改进的特征金字塔后,能够充分利用前后特征信息,提高了检测小目标的准确率,但在反向传播过程中存在梯度爆炸和梯度消失的问题。针对该问题,本文使用短线跳层连接不同卷积层改进基础网络。实验结果表明RP-SSD算法显著提高了检测小目标的准确率。最后,设计并实现油田在线视频监控系统。以RP-SSD算法为基础,采用SSH框架实现油田在线视频监控系统,用于检测三种作业现场和四种违规行为。在该系统中使用轮询检测算法快速检测多路摄像头,解决了因摄像众多带来的计算资源不足的问题,使用控制存储算法避免了对统一作业现场重复保存的问题,节省了存储空间。本文设计的系统能够自动识别目标,并对保存信息统计分析,避免了工作人员错过重要的监控画面,加强了实时干预的能力,节省了大量的人力资源。