随着嵌入式技术的发展和物联网的兴起,智能居家监控系统已被越来越多的人们所使用。利用手机或主机设备通过网络实现对居家的远程监控和控制已经是越来越多的人的需求。但是因为视频数据量大,需要较大的网络带宽和较强的视频压缩能力来完成传输,所以不能购买低端廉价的硬件平台来完成视频监控系统,硬件成本较高。另外早期传统的视频监控不能远程随时随地的观看家中情况,只能进行视频录制。并且传统的监控系统需要长时间观看监控视频,否则不能及时发现危险,人力成本非常高。总之,价格因素和人力成本是制约居家监控系统的发展的主要原因之一。在解决网络传输问题、视频质量问题和硬件平台价格问题的前提下,人工智能的发展将会使居家监控系统在普通家庭得到推广。本论文正是针对目前存在的上述问题,设计一套基于开源的且易于实现的居家监控系统,用于满足日益增长的家庭监控的需要。该系统一开始的出发点就是通过软件实现网络连接、视频压缩等功能来降低硬件成本,通过对视频图像的分析和人脸检测来进行智能入侵检测,排除非人的入侵报警,从而降低人力成本和误报警率。此外,该系统还通过存储动态的视频来节约存储成本。以下是本文所做的内容:1、使用ARM开发板和单片机,搭建基于Linux操作系统的视频前端平台。内容包括嵌入式Linux操作系统的移植、U-Boot(通用引导程序)的移植和WiFi连接的支持。2、基于CS(客户机服务器)网络连接方式设计与实现网络视频服务器,支持常见的视频压缩编码对视频进行压缩与解压缩。客户端和服务器端的视频传输与控制信息使用TCP进行传输。3、设计与实现客户端视频监控应用程序,支持远程实时观看监控视频,支持视频录制。4、基于OpenCV(开源计算机视觉库)对视频图像进行动态目标分析,实现运动检测存储、人脸检测等智能化监控控制。视频前端采用OpenCV对视频进行采集,后端(客户端)采用OpenCV进行人脸识别。