以摄像机为核心的智能视频监控系统已广泛应用于国家安防、海防以及民用等领域。但在实际应用过程中,仍存在有监测范围有限、运动目标发现不及时以及摄像机资源分配不合理等问题,已经不能满足当代安防监控的智能化需求。为实现监测区域内运动目标的精准定位、实时跟踪以及摄像机资源的智能分配,论文借助雷达探测电磁波穿透能力强、搜索范围大、不受光学条件以及特殊气候影响的特点,同时结合可获取运动目标光学图像的智能摄像机等视频采集设备,设计并实现了一种多雷达指引的综合视频联动监控模型与算法。论文首先提出了一种融合多雷达多摄像机坐标系的视频联动监控模型,并在该模型的基础上研究了一种可实现目标位置在不同坐标系之间的转换的统一坐标定位算法,为后续的目标定位算法奠定了基础。其次,针对单个运动目标出现在监测区域内的问题,论文提出了单目标定位算法,使其在不受光线及特殊气候影响的情况下实现目标的精准定位。而针对多个运动目标同时出现在监测区域且摄像机资源有限的问题,论文在借鉴专家经验的基础上提出了基于模糊神经网络的多运动目标智能分配定位跟踪算法,并使用粒子群优化算法对其进行了优化,最终可实现监测区域内多个运动目标的同步定位与追踪。最后,论文分析了视频监控系统的功能需求,并采用网络视频接口协议等相关技术,设计完成了视频联动监控系统的体系架构和监控流程,使其具有数据采集存储、目标定位、权限控制、界面显示以及自动报警等功能,同时也对论文提出的模型和算法进行了检验。论文提出的模型和算法充分利用了雷达检测范围广且不受光学条件及特殊气候影响的特性,解决了单摄像机受光学能见度影响、监测范围有限以及运动目标发现不及时等问题,实现了全自动、全方位、全天时、全天候以及远距离的智能视频监控,可广泛应用于文物挖掘、边防、油田等分布范围比较广的无人值守区。