随着智能视频监控系统在安防工作中越来越普及,查看与检索海量的视频数据越来越耗时、费力,且人工查看容易出现纰漏和延误。视频摘要技术的出现,给解决这个问题提供了重要思路。近年来,基于视频摘要技术的研究成果不断涌出,但是距离实际监控应用的要求还是有一定的差距。本文首先阐述了视频摘要生成的基本原理,全面介绍了视频摘要的整体架构。然后研究了几种传统的运动目标检测方法和跟踪方法。通过检测率和虚景率对各检测方法检测出的目标的完整性进行分析,最终得出基于随机采样的背景建模方法(ViBe)更有利于监控场景的目标检测;通过跟踪准确率和成功率对各跟踪方法的跟踪性能进行分析,最终得出基于关联的均值漂移(Mean Shift)和粒子滤波(Particle Filter)相结合的方法更有利于监控场景中提取完整的运动目标轨迹。其次提出了一种保时序的轨迹重组方法和一种优化的目标与背景融合方法。通过控制疏密程度和重叠率,在保证时序一致的基础上,重新安排目标在摘要视频中的出现时间,并通过实验分析了基于能量函数的轨迹重组方法和本文方法的性能,研究表明本文方法具有时序一致性且计算复杂度低;通过判断像素点状态将泊松图像编辑(Poisson Image Editing)与加权融合方法相结合,减少拼缝和目标遮挡,并通过实验分析了传统的泊松图像编辑与本文方法的性能,研究表明本文方法在摘要视频中目标间存在遮挡和目标与背景亮度差异较大的情况下能够取得更优的结果。最后详细介绍了本文视频摘要原型系统的软件界面和主要功能,包括特征检索、目标快照和视频回放,并简要阐述了各功能模块的基本原理,以颜色特征为代表对各模块的有效性进行了验证。实验结果表明,本文的视频摘要生成系统能够生成更加清晰的摘要视频,且特征检索和目标快照的准确率更高,更能满足监控应用的要求。