随着生产力规模的不断提升,近年来,智能工厂的概念在各个生产制造行业中悄然兴起。智能工厂旨在利用旨在利用各种现代化技术,对已有的基础设施进行升级改造,在生产过程、监督管理、行政办公等方面实现自动化运转,从而达到降低人工劳动成本、减少人为工作失误、规范企业管理等目标;同时,结合人工智能技术,开发并应用相应的智能分析、风险预警、辅助决策等功能,配合生产管理者完成统筹决策方面的工作。其中,对现有的视频监控系统进行智能化转型建设是实现工厂智能化的必由之路。现如今,生产制造企业已经将摄像头的视频监控覆盖到了生产现场中各个重要的场景,完善的视频监控网络在保障生产安全中发挥着显著的作用,但企业在对视频信息的分析与管理仍然采用传统的人工监控方式,生产管理者们在海量视频数据信息中筛选有用信息存在困难,不仅人工劳动强度大,而且还存在人为监管疏漏等问题。同时,现有的视频监控网络所使用的摄像头型号新老不一,所使用的视频传输协议也不尽相同,这对视频数据的统一管理造成困难。本文结合生产现场环境特点和摄像头监控网络的部署情况,设计并实现了分布式的智能化视频监控系统。同时在此平台上应用机器视觉技术,对多视角的人员目标跟踪方案进行研究与试验。本文的主要工作如下:（1）单视角目标跟踪由于视域受限,对目标三维空间信息获取不全,因此当目标受到遮挡或者消失后重现于监控画面中时,目标跟踪过程将被中断。本文通过相机的成像模型,探究像素坐标系与三维坐标系映射关系,提出基于空间约束的跨视角目标关联策略,实现多视角人员目标跟踪。（2）分析系统需求,对视频监控智能化系统进行设计。其中,系统整合了Dubbo服务和ZooKeeper注册中心,对各个模块进行解耦,提高系统的兼容性与拓展性,实现系统的分布式设计需求;同时,本文针对系统业务数据的高并发读写场景,对不同的数据更新策略进行探究对比,最终采用先更新数据库后更新缓存的策略,保证系统的数据一致性。（3）针对生产现场场景,根据系统设计方案,对视频监控智能化系统进行现场部署与实现。其中,多视角目标跟踪模块是其基础模块,通过对摄像头进行现场标定,应用跨视角目标关联策略,实现多视角目标跟踪流程,验证了系统平台设计和多视角目标跟踪算法计的实现可行性。