伴随我国经济的快速持续发展,现有的能源储量已逐渐无法满足各种发展需求,供需矛盾更加突出。煤层气是一种新型清洁能源,对它进一步的开发和利用也更加受到政府的重视。然而,煤层气田通常位于偏远的山区并且矿井分布分散,单靠人员进行安全巡检效率低下,因此要对煤层气开发进行视频监控使得出现异常时能够报警,这有利于更加及时、有效的促进其安全生产工作。当监控场景出现异常时,能够及时检测出闯入的运动目标是煤层气开采远程监控系统的基本要求也是关键之处。近几十年来,作为智能视频监控中基础和关键问题的运动目标检测成为了研究的热点问题。经过国内外诸多研究人员全面且深入的探讨研究,找到了很多有效的运动目标检测方法,但是对于具体的、复杂的环境要进行有效、实时并且精确的运动目标检测仍然存在较多困难。本文首先对于运动目标检测常用的几种方法进行了介绍和说明,重点研究了基于混合高斯背景建模的运动目标检测算法,包括模型的建立、背景模型的更新、背景获取、前景提取,并对该算法进行了仿真验证,发现当监控场景为静态或者简单动态时该算法检测效果良好,然而当监控环境比较复杂时效果并不理想,并且该方法依赖背景的先验知识,而在实际应用中这又是很难得到的,这就限制了它的进一步应用。接下来,基于煤层气开采现场情况,对非参数核密度估计背景建模进行了深入的研究和分析,完成了高斯核密度估计背景模型的建立、前景检测、误检抑制以及背景模型的更新并提出了一种新的窗宽选择方式,经实验验证处理效果更好。基于动态场景的室内和室外条件下的目标检测实验结果显示该方法比用混合高斯背景建模所得的检测效果更好,前景目标连通性更好,噪声抑制能力更强,检测速度也较快,能满足项目的实际需求。