随着人类社会发展,人民生活水平逐年提高,人们对安全的要求也越来越高。室内视频监控行业在近几年蓬勃发展,每年室内监控摄像头会拍摄下来的海量的监控视频,但是庞大的视频数据带来的是视频分析和存储的瓶颈,大量的无人使用的视频会严重消耗储存资源,也会严重影响到分析的效率。本文从此角度出发,设计了一套基于室内监控视频内容的视频切分系统,该系统能够对室内监控视频进行处理,找出其中有人出现的高价值视频段,并进行集中储存,删除掉其中静止的,无人的部分,减轻储存压力,提高分析效率。本文针对实际工程的需求以及样本视频设计了一套对视频的切割系统,包括软件设计和系统架构设计。算法方面采用多特征融合的方法。引入音频特征和图像特征。音频域采用响度和处理方法,以减少计算复杂度。图像域首先根据人物运动连贯性提出了一种视频帧提取方法,然后采用混合高斯模型与HOG行人检测相结合的算法,判断人物的运动情况,提取出人物的位置和速度等特征后利用人工神经网络来判断视频切分点。系统架构方面,采用服务器集群的方式搭建。系统由业务服务器、数据库、储存设备以及操作设备组成。通过在本系统上对测试视频的处理分析,统计结果及相关数据后得出结论:本系统能够以较高的准确率切分视频,能够做到实时处理视频,减少了储存资源的消耗,提高了人工视频分析效率。服务器系统方面满足了实际项目需求。