要制作视频监测软件，你可以遵循以下步骤：
需求分析
确定软件需要具备的功能，如视频采集、分析、存储、报警等。
考虑用户群体和技术水平，确保软件易于使用且能满足不同用户的需求。
选择开发工具和编程语言
根据需求选择合适的编程语言，如Python、C++、Java等。
选择开发工具，如IDE（集成开发环境），例如PyCharm、Visual Studio等。
设计系统架构
设计软件的整体架构，包括前端界面、后端服务、数据库等。
确定模块划分，如视频采集模块、视频分析模块、报警模块等。
开发视频采集模块
编写代码实现视频流的捕获和传输。
使用摄像头API或第三方库（如OpenCV）进行视频采集。
视频分析模块
开发算法进行视频内容分析，如运动检测、人脸识别等。
可以利用机器学习库（如TensorFlow、OpenCV的ML模块）提高分析准确性。
报警和通知模块
实现异常检测机制，当检测到异常时触发报警。
集成邮件、短信通知服务，以便及时通知用户。
视频存储模块
设计视频存储方案，包括本地存储和远程存储（如云存储）。
实现视频文件的压缩和存储管理。
用户界面设计
设计友好的用户界面，提供直观的操作方式。
开发响应式设计，确保在不同设备上都能良好运行。
测试和优化
进行单元测试、集成测试和系统测试，确保软件功能完整且稳定。
根据测试结果优化代码，提高软件性能和用户体验。
部署和维护
将软件部署到目标平台，如服务器或客户端电脑。
提供用户手册和技术支持，确保用户能够顺利使用软件。
定期更新软件，修复bug，添加新功能。
在选择开发工具和编程语言时，可以考虑以下因素：
Python：适合快速开发和原型设计，有丰富的库支持（如OpenCV、Pandas）。
C++：性能优越，适合实时视频处理和高并发场景。
Java：跨平台，拥有稳定的生态系统，适合大型企业应用。
在开发过程中，可以利用现有的开源库和框架，如ZoneMinder（用于视频监控）、OpenCV（用于图像处理）、TensorFlow（用于机器学习）等，以减少开发时间和提高开发效率。
最后，确保在开发过程中遵循软件开发的最佳实践，如代码复用、模块化设计、文档编写等，以便于软件的维护和扩展。