计算机视觉技术的迅猛发展使得监控视频在包括校园的各领域内得到广泛应用。随着校园监控视频数据量的逐渐加大,提取具有意义的关键信息并且将其标注出来显得尤为重要。依赖于GPU的强大的计算能力,NVDIA公司研发推广的CUDA平台顺应潮流,成为了视频大数据处理方面领先的技术支持平台。基于以上的应用背景,本文充分利用了CUDA平台,以实现将视频中的移动目标进行标记为目标,在完成设计的同时,也对于并行算法在提升效率方面进行了浅析。研究基于校园监控视频和并行计算相结合的方式,以运动目标检测和动态标注关键信息为目的,在OpenCV和CUDA混合平台下,设计了一个简易的校园监控视频信息标记系统。该视频信息标注系统对实现视频监控系统标注功能的算法进行比较,采用了基于CUDA的并行计算方法实现,将背景差法作为运动目标检测的核心算法,对目标先后进行背景帧相减、二值化处理及膨胀腐蚀处理等关键性处理,同时采用了并行度缩减的策略使得算法在效率上得到提升,同时利用Qt框架对该系统进行了客户端的实现,最终实现图像的轮廓提取和标注。系统的实现主要包括以下工作：利用并行计算实现对运动目标的检测；基于OpenCV的轮廓提取和标记；CUDA并行计算和OpenCV混合平台之间数据相互转化的实现；基于Socket的网络多线程的数据传输；基于Qt的多线程简单显示和功能界面。通过实验分析和结果显示,运动目标检测和标记系统能够正确地把运动目标检测出来并且做出显示性的标记。同时,也将本系统采用的并行算法与普通单线程算法在实验结果上进行的大量对比实验分析,验证了并行计算在视频处理效率上的极大优势,为视频处理并行化方法的研究做了尝试。