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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Surveillance has become, in the last years, something ubiquity in our society. Every day it is more notorious the presence of intelligent systems for surveillance in our everyday life. This is due to technological advances achieved in recent decades (storage and processing speed increasing, miniaturization of devices like biometric detectors and video cameras) as the constant feeling of insecurity experienced in several countries. Following the dark days of 9/11, security and surveillance became paramount. This work aims the study of techniques for the development of a surveillance system of an outdoor parking lot based on a stationary camera. Considering that in an outdoor parking lot it is very important that the surveillance is made both day and night, in this work we use an infrared camera to record images. An infrared camera allows to see objects of interest in the scene even at night. The images used for the experiments in this work were recorded by the student in Laval University campus (Canada) during an internship he held in the "Canada Research Chair in Multipolar Infrared Vision". A surveillance system based on video cameras is usually composed of three parts: (i) motion detection, (ii) tracking and (iii)event management. In this work, we use a dynamic background subtraction technique to detect motion (motion segmentation). This technique adapts to abrupt changes on the scene's illumination making the technique robust to this changes. Besides, we use ow analysis to restrict the segmentation process only to regions where we have motion in the scene. The object tracking technique used is based on a two phase cycle: prediction and correction. The events of interest which occur in the monitored area are modeled explicitly and then recognized and interpreted. The main goal of this project is to recognize suspicious events. Experimental results show that such techniques are suitable for a surveillance system for an outdoor parking lot based on a infrared stationary camera. Vigilância se tornou, nos últimos anos, algo ubíquo em nossa sociedade. Cada dia que passa é mais notória a presença de sistemas inteligentes de vigilância em nosso dia-a-dia. Isso se deve tanto aos avanços tecnológicos alcançados nas últimas décadas (aumento da capacidade de processamento e armazenamento, miniaturização de dispositivos como detectores biométricos e câmeras de vídeo) como a constante sensação de insegurança vivida em vários países. Após os dias sombrios de 11/09, segurança e vigilância se tornaram algo primordial. Este trabalho visa o estudo de técnicas para o desenvolvimento de um sistema de vigilância para um estacionamento externo baseado em uma câmera estacionária. Tendo em vista que em um estacionamento externo é de suma importância que a vigilância seja feita tanto de dia quanto de noite, neste trabalho utilizamos uma câmera que captura imagens infravermelhas. Uma câmera infravermelha permite que enxerguemos objetos de interesse na cena até mesmo a noite. As imagens usadas nos experimentos realizados neste trabalho foram colhidas no campus da Universidade de Laval (Canadá) durante um estágio realizado no Canada Research Chair in Multipolar Infrared Vision. Um sistema de vigilância baseado em câmeras de vídeo geralmente possui três partes principais: (i) detecção de movimento, (ii) monitoramento e (iii) gerenciamento de eventos. Neste trabalho, utilizamos uma dinâmica técnica de subtração de plano de fundo para realizar a detecção de movimento (segmentação de movimento). Esta técnica se adapta às mudanças bruscas de iluminação na cena tornando o método de segmentação robusto a estas mudanças. Além disso, utilizamos análise de uxo de movimento para restringir a segmentação somente às regiões onde existem algum movimento na cena. A técnica de monitoramento de objetos em movimento usada neste trabalho é baseada em um ciclo de dois estágios: previsão e correção. Os eventos de interesse que ocorrem na área monitorada são modelados de forma explícita sendo então reconhecidos e interpretados. O foco principal deste trabalho é o reconhecimento de eventos suspeitos. Resultados experimentais obtidos mostram que tais técnicas são adequadas para um sistema de vigilância de um estacionamento externo baseado em uma câmera estacionária infravermelha. Mestre em Ciência da Computação