随着社会公共安全日益受到人们的关注与重视,智能视频监控技术在安全防范预警中发挥的作用及优势愈发明显,具有巨大的发展潜力。遗留物检测是智能视频监控中的重要组成部分,有助于及时排除公共区域内的不明遗留物体带来的安全隐患,其算法设计与系统实现,是本文的主要研究课题。本文首先在总结遗留物检测的已有研究成果的基础上,讨论了其在准确性、实时性和鲁棒性方面仍需解决的关键问题。通过对常用目标检测方法的研究,确立了帧间差分法和背景差分法相结合的方式作为算法实现的基础。根据遗留物检测的应用特点,本文对传统的混合高斯背景建模方法做出了局部更新的改进,并结合一种改进的三帧差分法,通过前景比较获得目标候选区域。为了提高目标区域提取的精确性,进一步采用基于YCbCr颜色空间的阴影消除、形态学处理、连通域分析等方法,分割得到暂时静止物团块。通过计算质心距离实现帧间团块的配对,为不同的目标分别统计静止时间,并采取间歇性调用HOG行人检测算法的方式排除驻留行人的影响,保持了算法的准确性与处理速度。为了实现多个遗留物的并行检测,设计了代表单个遗留物性质的参数结构,随着目标遗留状态的变迁在存储容器中实时地插入或删除对应的结构元素,保证了每个目标的遗留特性得到独立的判定与分析。针对场景中的行人遮挡现象对检测造成的影响,提出了提取与匹配遗留物的FAST局部特征的方式来维持其遗留特性的判别,增强了对干扰的抑制能力。随后使用实际的监控视频数据对算法进行了测试和分析,实验结果表明,本文提出的遗留物检测算法具有较高的准确性和抗干扰性,并能满足实时处理的要求。最后,本文设计并实现了一款用于公共区域安防监控的视频图像智能分析系统,介绍了系统各个功能模块的原理和作用,阐述了软件界面的设计思想和功能实现效果。该系统采用面向对象的开发方法,操作简便,交互性好,可扩展性强,具有较高的实际应用价值。