要实现智能视频监控系统的人员入侵检测，可以使用 OpenCV 结合机器学习和计算机视觉技术来实现。以下是一种可能的实现方法：
收集训练数据：首先需要收集大量的视频数据集，包括正常情况下的监控视频和人员入侵的情况下的监控视频。这些视频数据将用于训练机器学习模型。
特征提取：使用 OpenCV 提取视频帧中的人员特征，可以通过人脸识别、行为分析等技术来提取人员的特征。
训练机器学习模型：将提取的特征数据作为输入，使用机器学习算法如支持向量机（SVM）或深度学习模型如卷积神经网络（CNN）进行模型训练。通过训练模型，使其能够识别监控视频中的正常情况和人员入侵的情况。
实时监测：将训练好的模型应用到实时视频监控中，通过实时检测视频流中的人员特征并进行分析，实现对人员入侵的检测。
响应机制：一旦检测到人员入侵的情况，系统可以触发警报或通知安全人员进行及时处理。
通过上述步骤，可以实现智能视频监控系统的人员入侵检测功能，并提高监控系统的安全性和可靠性。