视频语义事件的探测是视频语义分析的一个重要内容和难点，以前在这方面的探测大都使用模式识别提取颜色、材料等低层特征进行简单的低层语义识别，然而对于利用推理技术进行事件及复合事件的探测却关注较少。如今，视频事件的探测已运用于社会的各个领域，并且对人们的社会生活产生了重要的影响，所以视频事件探测的进一步研究已成为相关行业研究的热点。为了探测视频高层复杂事件，本文首先架构了一个视频事件分析框架，基于本体和Petri网结合的技术进行推理从而获取复合事件；之后，在高层构建一个视频事件分析本体，运用视频语义本体标注算法分析低层视频语义，将低层本体映射到事件分析本体表示高层视频事件；然后通过本体和扩展Petri网结合的方法对监控视频中的事件进行图形化异步事件推理；接着用SemanticWeb Rule Language（SWRL）规则表示视频监控事件的探测，从而进行基于规则的推理；最后通过对具体事件进行推理实验，证明本文提出的方法比基于模式识别的事件探测方法更加有效。从视频事件探测的安全威胁与预警的角度出发，本文将一般视频监控的事后人为分析转化为事中分析与预警，变被动监控为主动识别安全威胁，从而减少人为因素造成的误报、漏报，将操作人员从繁重的监控工作中解放。本文提出基于本体的监控知识库，通过对监控视频中事件间的关系进行分析，然后与监控知识库中的知识进行匹配从而获得目标知识，即目标事件。从而主动发出预警，提高了预警的自动化和效率。