智能视频监控技术是计算机视觉和模式识别技术在视频监控的应用。它对视频图像中的目标进行自动检测、跟踪和分析，从而使计算能够过滤掉用户不关心的信息，通过分析理解视频画面中的内容，提供对监控和预警有用的关键信息。 
　　 智能化是视频监控的必然趋势。国际上对相关技术研发、商业操作、和应用部署已有许多年。特别是自2001年9.11事件以后，出于反恐、国家公共安全、社会安定等多方面的需要，智能化的视频监控与预警技术成为了国际上最被关注前沿研究领域。世界各国政府已经将智能化视频监控技术的研究已经上升到了战略高度，从政策、法律、经济、应用等多方面进行了巨大的投入来推动该技术的发展。 
　　 智能化监控技术在中国的推广，能够保障公共安全，防范恐怖袭击，建立起成熟的社会安全保障体系。因此，国家给与了高度的重视， 863项目为此开展了重大项目研究，公安部也为此在全国开展城市报警与监控系统建设“3111”试点工程；中国科学院自动化研究所将此方面的研究列入重点，取得了重大进展 。研究成果包括: 
　　 （1）智能监控系统平台 
　　 该平台将多个核心技术整合到CBSR智能视频监控系统。可完成对大范围多种室内外场景多路摄像头采集的视频图像进行智能分析，完成多种功能。 
　　 （2）目标异常行为的识别与报警 
　　 目标异常行为报警是智能视频监控的重要应用，涉及到底层视频分析和高层语义理解等多项技术，包括检测，跟踪，分类以及语义理解等等。含禁区报警、逆行报警、突然加速报警等多种异常报警技术。 
　　 （3）人和车辆的多目标检测、跟踪和分类 
　　 这项技术建立在背景建模与精确前景分割的基础上，将前景目标与背景分离，对前景目标进行定位分割。在目标检测的基础上实现跟踪与分类。可以识别单人、群人、自行车、小汽车、面包车、卡车等多种运动目标。这项技术的特点是：实时、准确、与场景无关、与目标大小无关、与运动目标相对摄像机的姿态无关。 
　　 （4）人体异常动作识别报警 
　　 该项技术关注人的异常行为，当发现异常行为时进行报警。目前能自动识别的异常行动有蹬踢公物、损坏公物、移动公用设施、贴小公告、乱写乱画、爬树、等。这项技术的特点是实时、准确、与场景无关。 
　　 （5）异常的物体滞留或丢失检测 
　　 在地铁，火车站，机场等重要监控场合，自动放置物体检测是防止恐怖袭击的重要保障。该功能在实现前景准确检测和跟踪的基础上，根据运动信息选择相对静止的前景区域，判断场景中是否有新放置物体原来或原有物体的丢失。 
　　 （6）人群流量评估及拥堵报警 
　　 通过对视频中流动物体群的分析，将人流自动分成若干个量化等级，能对人群拥堵程度进行定量的评估，对特定场景的公共场所中人群密度异常等潜在的危险提供预警。 
　　 （7）车辆计数和交通流量评估 
　　 在车辆目标跟踪的基础上，对车辆进行实时计数，并把车流量自动分成若干个量化等级，根据车流量和行进状态，对交通状况进行评估。 
　　 （8）监控状态下的人脸跟踪与识别 
　　 在中远距离条件下，快速、准确地对人脸进行跟踪安全监控的另一项重要功能。这项研究目的在于，开发出安防中的，中远距离下准确、稳定、实时和流畅的人脸跟踪与识别关键技术。人脸跟踪稳定、快速、流畅；即使人脸作非线形运动、或摄像机运动、或人脸左右旋转90度以上、或人脸被部分遮挡时，本系统仍能快速稳定地运行。脸识别快速、准确、稳定；能识别距离摄像头大于五米的人脸；能同时识别场景范围内的多张人脸。 
　　 （9）夜间目标跟踪分类技术 
　　 对夜间运动目标检测与跟踪是可靠的智能视频监控系统应具备的功能之一，也是技术难点之一。本系统在夜间较低图像对比度情况下，仍能准确地检测出运动目标，并保持正确的跟踪。 
　　 （10）智能监控全景电子地图 
　　 基本的智能视频监控分析中，各路摄像机的视频信息独立处理，智能分析结果显示在各摄像机的场景中。这种方式只能反映所在局部区域的状况。CBSR提出的智能监控全景电子地图方法，旨在对提供大范围场景多摄像头视野的全局监控和指挥。它将在分布在大范围中不同区域的摄像机智能监控信息融合汇总并及时地显示在全景监控地图上；各摄像机智能监控信息包括：分析得到的运动对象的当前位置、运动轨迹、类型。这项成果为监控工作人员提供了对全局的清晰的把握，为大范围摄像机网络提出了一个对多摄像机信息融合的解决方案。