作为保障社会安全和秩序的利器,以计算机视觉为基础的智能视频监控系统在过去的十几年中获得了广泛的应用。智能视频监控系统是一种防范能力极强的综合性系统。而动态侦测技术正是智能视频监控系统的基础和主要研究方向。对于很多视频应用,动态侦测都是至关重要的处理组件,如视频监控,机器人导航,路径规划,军事侦查,碰撞避免等。根据近年来的相关研究,动态侦测的方法主要分为三大类:时间差分法,光流法和背景减除法。背景减除法作为最常用的动态侦测算法,得到了广泛的应用,一直以来都是研究的热点。近年来,研究人员针对如何建立具有自适应性的背景模型,已提出了许多种背景建模方法。本文提出了一种改进的动态侦测算法,并分别在计算机系统和嵌入式系统中对其进行了实现和仿真。首先,基于背景减除提出了一种改进的动态侦测算法,该算法主要包括以下三个模块:参考背景生成模块,像素块过滤模块,目标提取模块。然后,通过计算机编程对该动态侦测算法进行了仿真和测试,由测试结果可以看出。由我们改进的算法是一种可用于复杂背景下的动态侦测算法,有较好的处理复杂背景噪声干扰的能力,能够生成可靠的参考背景并得到高精确度的侦测结果。这种改进的算法计算量小,而且侦测结果精确度高。最后,通过软硬协同的方式实现了改进的动态侦测算法。其中,硬件部分采用C++作为编程语言在Vivado HLS工具下设计完成,硬件模块实现了像素块过滤模块中的腐蚀和膨胀的功能。软件部分运行在移植的操作系统中,通过移植OpenCV开源库简化对视频流的处理,最终完成对硬件的控制实现协同处理。最终结果表明基于FPGA完成软硬件协同设计后,该动态侦测系统具有较高的实时性、准确性和鲁棒性。