基于视频图像动态目标检测与跟踪技术是计算机视觉和智能监控领域研究的基础，涉及到图像处理、模式识别和人工智能等许多领域。目前，运动目标检测与跟踪功能的实现过程，大部分是先把摄像机拍摄的图像序列传到PC机上缓存起来，再由相应的检测和跟踪算法来实现的。整个处理过程中处理的数据量非常庞大，存在比较大的延时，实时性较差。FPGA硬件处理器本身具有处理速度快，并行性处理等特点，非常适用于视频图像处理领域，可用于视频的前端智能分析处理。因此研究基于FPGA硬件处理的前端运动目标检测和跟踪系统，提高智能监控的实时性和准确性是必要的。为此本文介绍了一种以FPGA为硬件开发平台，采用背景减除法检测运动目标，选取目标的形心为特征进行跟踪的实现方案，该方案能对监控场景中的运动目标实现实时检测与跟踪。本文主要工作归纳如下：（1）对视频采集相关基础知识进行研究。首先介绍了视频输入设备的种类和特点；然后介绍了几种常用视频信号的格式和标准；接着介绍了常用显示器的显示扫描方式；最后研究了视频信号处理有关的几种色彩空间理论。（2）对常用的几种运动目标检测与跟踪算法进行研究。首先介绍了帧间差分法、背景减除法和光流法三种运动目标检测算法的基本原理及其特点；其次分别介绍了基于区域匹配的跟踪算法、基于特征匹配的跟踪算法、基于变形模板的跟踪算法和基于模型匹配的跟踪算法四种跟踪算法的跟踪原理及其特点。通过分析表明，背景减除法和帧间差分法比较适合于FPGA硬件实现，占用资源较少，算法相对简单。在检测算法的基础上，采用基于目标的特征跟踪算法计算量少，算法容易在FPGA平台上实现。（3）详细介绍了一种以FPGA为硬件开发平台，采用背景减除法检测运动目标，选取目标的形心为特征进行跟踪的实现方案，详细介绍了基于该方案的硬件架构和实现过程。采用自顶向下设计方法，采用流水线结构设计。根据系统功能模块的划分，使用Verilog HDL硬件描述语言对各个模块进行设计和仿真。通过最后的综合实验可以看出，该方案能够对监控场景中的单目标进行实时监测与跟踪，对基于前端智能视频分析的实现具有很好的指导意义。