新时代背景下,由于人们对事物发展的敏锐判断,使得智慧城市、智能家居、智能监控等新概念和新需求被纷纷提出。而这一切的基础是以人工智能技术为核心,它是计算机技术、互联通信与自动控制理论等多门学科融合的新领域,在近年来有着蓬勃发展,并已从实验研发阶段转向商业推广。目前,已在机器视觉、人脸识别、智能搜索、语言和图像理解等方向应用广泛。智能化新思路也同样被用于安防体系建设,可通过向监控设备植入具备人工智能的高效算法,能够形成对人脸、车流量、车牌信息等目标提取、检测与识别以及行为理解的综合系统,这将是未来安防体系向智能化转变的标志。本文设计重点是突出利用Open CV函数库完成人脸识别与跟踪。由于ARM处理器执行效率高,成本低,小型化的性能及经济优势,加之其易于移植Andr oid操作系统,方便开发移动版人机交互界面软件,故选用Imx6开发板作为硬件基础。根据重点突出人体目标检测功能这一特点,通过多种图像背景检测、特征提取、目标识别与跟踪算法综合分析,选定以ViBe算法快速分离前景目标,提取人脸Haar特征,调用AdaBoost算法训练生成相应的强分类器实现人脸识别。辅以CamShift与Kalman滤波完成跟踪算法,来解决画面受室内光照变化、人脸遮挡等因素干扰导致人脸识别率降低的问题。同时,涉及到视频采集与显示、蜂鸣器报警等模块驱动设计。最终,智能家居安防系统包含的基础功能均通过在QT上编写程序调用OpenCV中函数来完成,并设计出人机交互软件界面。整个系统在基于Linux内核的cortex-A9处理器硬件基础上完成设计工作,主要包含视频信息采集、人体目标检测与识别、跟踪与入侵报警等功能,结合软件调试结果,证明该方案符合实际环境中应用的基本要求。