OpenCV可以通过运用计算机视觉技术来检测监控异常，比如在原本静止的监控画面中出现一个人并来回走动。
具体实现步骤如下：
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视频帧差法：使用帧差法来检测视频中的运动目标，其中包括背景建模、帧差法检测和运动目标跟踪三个步骤。通过分析视频帧间像素的变化，可以检测出新出现的运动目标，并跟踪其轨迹。
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移动轨迹分析：针对检测到的运动目标，可以通过分析其运动轨迹，来进一步确定其目的和动机，以及是否存在异常行为。如针对上述情况，可以通过分析运动目标的行走轨迹和速度，判断其是否为非法闯入者。
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行为识别：在检测到异常行为后，可以根据预设的行为分类模型对其进行分类和识别。如针对上述情况，可以通过比对运动目标的行为和行走轨迹，来判断其是否为异常行为，并提出警示或预警信息。
总体来说，利用OpenCV进行监控异常检测的实现需要结合多种计算机视觉技术和算法，并根据具体的监控环境和场景进行优化和调整。