随着社会的发展，人类自身的安全问题得到越来越多的重视，遗留包裹作为恐怖袭击的主要方式得到越来越多的关注，原来的监控系统已经无法满足人们的需求。智能视频监控系统是一种检测危险行为的新型手段，遗留物检测是智能视频监控的一个重要用途。虽然现阶段的遗留物检测算法很多，但是这些方法都不是很理想，主要存在以下两方面的问题：一种是由于对干扰的处理不当或者处理较少，使得检测的准确度不高，经常出现误检或者漏检；另一种情况是考虑了太多的干扰因素，使得算法非常复杂，较难满足实时性的要求。针对以上两个问题，本文对算法进行了研究和改进，主要工作如下：1)对智能视频监控和遗留物检测技术进行了深入研究和学习，分析了现阶段研究方法的优缺点和需要改进的地方。2)研究了基于双层前景的遗留物检测方法，对此方法的优势和不足进行了深入分析，在此基础上提出了一种利用递归法检测多个遗留物的改进方法。3)设计了一种基于慢高斯模型的遗留物检测方法。该方法利用低更新速率和慢学习率的混合高斯模型，对检测到的所有前景物体进行质心统计和计时，然后利用递归法对计时器和质心不断排序，最后根据计时器的值判断遗留物并报警。4)在MATLAB下用室内和室外场景分别进行了仿真，结果表明上述改进方法和设计的新方法具有较好的检测效果和较快的处理速度。