要实现智能视频监控系统的人员入侵检测，可以借助OpenCV，并结合成熟的机器学习和计算机视觉技术。下面这套方法，在实际安防项目中被反复验证，效果显著。

1. 收集训练数据

一切的基础是数据。首先需要准备一个足够丰富的视频数据集，其中既要包含正常场景下的监控画面，也要涵盖各种人员入侵的典型案例。这些数据是后续模型能够学会区分“正常”与“异常”的关键。

2. 特征提取

有了数据，下一步就是从视频帧中提取有价值的信息。利用OpenCV，我们可以通过人脸检测、人体轮廓分析、甚至行为轨迹追踪等技术，将画面中的人员转化为一系列可量化的特征向量。这一步的目标，是把图像信息变成机器能够理解和处理的数据。

3. 训练机器学习模型

接下来就是“教学”阶段。将上一步提取的特征数据输入给机器学习算法。传统方法如支持向量机（SVM）是一个不错的选择，而如果想获得更强大的识别能力，尤其是处理复杂场景，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）往往表现更佳。通过大量数据的训练，模型最终学会建立特征与“人员入侵”事件之间的关联。

4. 实时监测

模型训练完成后，就可以投入实际应用了。将其部署到监控系统中，对实时视频流进行逐帧分析。系统会自动提取当前画面特征，并送入模型进行判断，从而实现7x24小时不间断的人员入侵检测。

5. 响应机制

检测不是终点，响应才是目的。一旦系统确认发生入侵行为，可以立即触发预设的响应机制，比如启动现场声光报警、向安保人员发送推送通知、或者自动保存事件录像等，确保安全威胁能够得到及时处置。

遵循以上步骤，我们就能构建起一个初步的智能视频监控系统，显著提升安防的自动化水平和响应效率。当然，在实际部署中，还需要针对具体环境进行数据采集和模型调优，以达到最佳检测效果。