近年来，智能视频监控由于其广泛的应用前景和潜在的经济价值而成为研究的热点。智能视频监控作为计算机视觉的重要应用，其主要应用于银行、商场、小区等场合。人体运动视觉分析的研究内容，就是从包含人运动的图像序列中检测、提取、跟踪人并对其行为进行理解和描述。其中，人体运动的检测与跟踪属于智能监控的底层问题，是人体运动视觉分析的基础。本文在实验室的研制的基于H.264的视频监控系统的平台上设计了一种基于TMS320DM642的运动目标的检测跟踪算法。文中重点研究了静止的单摄像机环境下运动目标的检测，运动目标的阴影抑制以及运动目标跟踪等方面。该系统可以同时对多个运动目标进行跟踪。论文主要研究内容如下：1)介绍了运动检测技术，讨论现有的背景建立和更新算法，在背景减法对进行目标检测的基础上实现了一种基于YUV彩色空间的实时阴影抑制算法，二值化后通过形态学方法和连通区域分析，最完成运动目标的检测。2)分析了目前常用的图像分割算法，根据系统需要选择了坐标映射算法分割目标，针对目标相互接近时产生的目标误判问题对算法加以改进，实验结果表明取得了良好的效果。3)提出了一种卡尔曼预测结合归一化旋转惯性特征的多目标跟踪匹配算法，此算法对于多运动目标发生遮挡、合并以及分裂等情况，具有较强的实时性和较好的实际效果。4)本文实现了基于TMS320DM642的目标跟踪系统，介绍算法的具体运行情况，总结本运动跟踪系统的特点并指出工作中存在一些不足，也对本系统的实现及理论方面的工作进行了展望。