本文根据固定场景视频监控系统的特点，依据MPEG-4视频编码标准，应用视频对象概念和Sprite编码、小波分析、人脸模型、不平衡量化等技术，建立了固定场景视频监控系统视频压缩编码模型，实现了固定场景视频监控系统的多目标比特率网络应用。 本文分析了固定场景视频监控系统的特点，应用视频分割算法，将视频平面分割为运动的前景视频对象和相对稳定的背景视频；然后对前景视频对象引入了增强的人脸模型进行高效的压缩编码，对背景视频提出了中心线最大相似象素匹配算法，实现了实时的Sprite编码；同时引入了小波分析技术，设计了多采样率滤波器组实现Sprite图像和对象纹理的多分辨分析分解；最后应用不平衡量化器实现基于感兴趣对象的视频编码。 与同类产品比较，本系统具有如下优点：应用了小波分析技术，不仅提高了视频压缩比，而且提高了重建视频的主观质量，更获得了很好的可伸缩性能；创建了中心线最大相似象素匹配算法，实现了实时的Sprite编码；改进了人脸检测算法，初步实现了基于知识的人脸对象编码；引入了不平衡量化技术，实现了基于用户感兴趣区的视频编码。本系统相对于基于MPEG-1标准的同类产品，视频质量达到VCD效果，视频压缩比提高了10倍左右，并且实现了多目标比特率的网络应用。