网络通信、计算机视觉和微电子等技术不断发展,智能化、高清化、网络化随之成为了视频监控系统的发展方向,视频监控在交通、安防、刑侦和智能家居等领域都有十分普遍的应用,因而对于当今社会越来越重要。而目前大多数的视频监控系统还存在着体积大、有线连接和需要专门的人员监控等缺陷,基于嵌入式平台的智能视频监控系统不但可以弥补这些不足,还具有操作简单、性价比高以及计算能力较高等优点,因而越来越受到研究人员的青睐。基于上述背景,本文研究设计了一种基于运动目标检测的智能视频监控系统。该系统的整体设计框架采用C/S架构,其中服务器端采用嵌入式开发板X210及其周围外设(主要包括USB摄像头以及无线网卡),使用Linux作为操作系统,其核心处理器是三星公司的S5PV210,为了便于开发图形界面及相应功能的实现移植了Qt库;而客户端采用Windows 7系统的PC机实现。整个系统的设计目标:服务器端通过USB摄像头获取视频数据,并将视频在本地LCD显示屏实时显示;使用多线程技术,在视频显示的同时将视频数据以H.264标准编码压缩,然后以RTP/RTCP网络协议承载数据流并实时传送给客户端,客户端接收数据,解码显示。同时通过本文提出的改进算法对视频进行运动目标检测,最后在客户端检测到较为完整的运动目标。对于本系统中使用的改进算法,在研究了现有运动目标检测算法后,选择了计算量小、占用空间小、处理速度快、检测准确度较高的Vibe算法进行进一步的优化。针对Vibe算法的三点不足:鬼影消除慢、易产生空洞和小目标和对阴影区域敏感,对算法进行改进。首先,分析了Vibe算法检测时出现鬼影的原因,针对鬼影不同于运动目标的特点(在连续帧图像中位置不变),对连续的前几帧做差分处理,较为快速的定位出鬼影区域,从而加速鬼影的消除。然后,借鉴imfill算法思想,使用集合运算与floodfill函数结合,在对空洞区域处理的基础上,添加了处理小目标区域的方法,提高了检测结果的准确度。最后,通过分析阴影区域的像素连通特征改进Seed Fill算法寻找连通域,将其应用于阴影区域的检测,增强算法在检测运动目标时的鲁棒性。使用ChangeDetection数据集中的几组图像序列(视频)作为输入数据进行实验对比分析,结果表明:从检测输出的视频结果上,改进算法的检测结果更为准确,而且对比准确率和召回率等数据,本文改进的算法比传统Vibe算法表现更优。最后,实现整个视频监控系统,在搭建好的平台以及环境中移植各个模块的代码,实现预期功能:服务器端的视频采集、视频显示、数据压缩编码、数据传输等,客户端的视频接收与显示、运动目标检测处理等。对构建好的系统进行测试,基本达到了预期的设计目标:通过各个功能模块的配合,采集视频数据并显示,而且能对视频中的运动目标较为准确的检测出来,实现了基于运动目标检测的智能视频监控系统。