随着世界人口的不断增长,恶性事件常有发生,如何有效进行公共安全防范已经成为世界各个国家重点关注的问题。作为公共安全防范内容中的一项重要环节,实时视频监控系统已经广泛应用于公安、交通、军事等各个领域。然而面对日益剧增的图像信息量,如果仅通过软件来对视频图像进行处理会面临功耗高、成本高、处理速度慢等问题,难以满足目前视频监控应用的需求。针对上述问题,本文设计了基于Zynq的实时视频监控系统。将两种传统的视频监控运动目标检测算法依据软硬件协同的设计思想分别移植到Zynq-7020硬件平台,能够有效降低系统功耗、硬件成本以及提高处理速度。可以实现将OV5640摄像头采集到的实时视频流进行处理,当视频流中出现运动目标时,能够迅速把目标从背景中分离出来,并且通过HDMI（High Definition Multimedia Interface）显示器可以查看实时检测图像。为了提升画面清晰度,合理控制硬件资源的消耗,本文将摄像头分辨率提升至1280×720。考虑到实时目标检测系统难以暂停当前图像画面,给使用者的后期图像分析工作带来负担的问题,本文设计了视频图像抓拍与保存的功能。使用者通过硬件平台上的按键可以实现对当前的视频图像进行抓拍处理,同时被抓拍到的图像会被直接保存至SD（Secure Digital）存储卡中,方便后期查看。本文的具体设计过程如下:首先利用MATLAB分别实现了常用的视频监控运动目标检测算法。通过采用公共数据集与作者本人拍摄的测试视频相结合的方式,对相关算法进行仿真与验证。对比实验结果后,选取了 ViBe（Visual Background Extractor）算法和帧差法进行硬件移植。随后在系统硬件部分的设计环节中,本文根据这两种算法的自身特性,对硬件平台中的PL（Programmable Logic）部分以及PS（Processing System）部分进行合理划分。通过使用Vivado HLS（High Level Synthesis）工具以及直接通过Verilog硬件描述语言的方式分别实现了 ViBe算法和帧差法的核心IP（Intellectual Property）核,并在Vivado中分别搭建了这两种算法的硬件工程。最后在Xilinx SDK（Software Development Kit）中实现了相关IP核的寄存器配置、相关驱动程序以及视频图像抓拍与保存至SD卡中的功能设计。通过测试发现,这两种算法的视频监控系统均达到了预期的设计目标,可以实时对摄像头采集范围内的运动目标进行有效检测。在保证可靠性的同时,还具备体积小、系统功耗低等优势,可以满足实时视频监控领域的需求。