目的：智能监控系统中现有的异常物体检测算法对遮挡、异常目标是人还是物体、异常目标的主人是否离开的判定还存在问题，从而造成异常物体检测算法虚警率偏高。针对这个问题，设计了一套基于PC的异常物体检测方案。方法：该方案采用双背景和证据累加来处理异常物体的遮挡问题。通过HOG特征结合SVM分类器进行目标的区分，来区分异常目标是人还是物体，以避免出现将候车的人当作异常目标检测出来而导致误报警的现象。颜色、纹理和形状等特征被用来判断离物体最近的人是否是其主人，以进一步判断该物体是否是异常物体。结果：该方案可以有效解决遮挡和虚警问题。不会出现人因静止在场景中而被当作异常目标检测出来，以及人将行李放下休息(未曾离开)，算法却误将行李当作异常物体检测出来的现象。结论：该方案运行稳定，处理速度快，可以满足实际应用中实时性的要求，利于大规模应用。