机器视觉通过计算机图像视觉技术实现对监控视频的智能分析，具体过程如下：
1. 背景与目标分离：
机器视觉技术首先能够将监控视频中的背景和目标进行分离。这一步骤是智能分析的基础，通过识别并去除背景干扰（如树叶抖动、水面波浪、灯光变化等），确保后续分析的准确性。
2. 目标识别与追踪：
在背景与目标分离后，机器视觉技术能够识别出真正的目标，并对其进行追踪。这涉及到图像处理和模式识别等方法，从视频中提取关键信息，进而进行决策和控制。
3. 智能报警与预警：
用户可以根据实际应用需求，在监控视频中预设不同的报警规则。一旦目标在场景中出现了违反预定义规则的行为，机器视觉系统会自动发出报警。报警信息可以通过多种方式传达，包括本地驱动报警设备和向后端监控中心发送报警数据，由监控工作站控制以弹出视频、自动弹出报警信息、驱动报警设备等形式报警。
4. 技术原理与应用：
机器视觉技术的智能分析原理是接入各种摄像机以及视频设备，通过智能化图像识别处理技术，对各种安全事件进行主动预警。这种技术广泛应用于安防领域，是一种基于目标行为的智能监控技术。
5. 发展趋势与挑战：
机器视觉技术在监控视频智能分析方面正不断发展，面临着数据隐私、技术融合、算法鲁棒性以及实时性与效率等方面的挑战。未来，随着技术的不断进步，机器视觉将在监控行业中发挥更加重要的作用。
机器视觉通过背景与目标分离、目标识别与追踪、智能报警与预警等技术手段，实现对监控视频的智能分析，为安防领域提供了高效、准确的监控解决方案。
