随着我国社会经济的不断发展,社会对安防产品的需求量越来越大,由此带动了安防行业的迅猛发展。视频监控系统作为安防产品的重要组成部分,也向着数字化、网络化、智能化的方向变革,但是传统监控系统的发展大多局限在传输方式的升级和清晰度的提升,其对监控视频的后处理大多还停留在保存视频的层面,并没有充分利用监控视频中的有效信息。目前随着深度学习算法的兴起,从图像中提取有效信息变得高效而便捷;同时随着办公场所的智能化程度的提升与物联网设备的发展,已有相当一部分公司为员工配备了人员位置信息采集装置,以便于管理员工。如何将各种监控信息利用起来,组建一个智能监控平台是一个具有现实价值的问题。因此本文将设计一个智能监控平台,旨在充分利用监控视频中图像信息的基础上,将提取出的图像信息与人员位置信息相融合,并用融合的结果建立起视频索引,以减少调取监控视频所耗费的人力资源。论文主要开展的工作如下:(1)为充分利用监控视频中的图像信息,本文调研了影响力较高的行人检测算法和目标跟踪算法,并针对大多数监控视频中存在的摄像机安装位置高、被检测目标小等问题提出了针对性的解决方案,提升了上述两种算法的性能,满足了智能监控系统的性能要求。(2)为了将人员位置信息与图像信息相融合,本文根据摄像机成像原理提出了一种地理位置坐标与图像像素坐标相转换的算法,并且通过摄像机标定,解决了监控摄像头为了追求大视野而引入的畸变等问题,并提升了坐标转换算法的精度。(3)通过对行人检测算法、目标跟踪算法和位置坐标-像素坐标转换算法的研究,本文提出了一种可以融合上述三种算法的联合算法,并对该算法进行了可行性分析与性能测试。(4)通过应用联合算法,本文设计了一个以人员姓名和时间为索引的监控索引系统和监控视频多级存储系统。本文还针对该智能监控平台编写了终端界面,便于调取视频处理结果和实时查看监控视频。综上所述,本文以视觉感知技术研究为基础,通过融合人员位置信息,提出了可以用于智能监控系统的联合算法,并且应用该算法搭建了智能监控平台,为智能监控的设计提供了新思路。