计算机视觉技术就是利用了摄像机以及电脑替代人眼使得计算机拥有人类的双眼所具有的分割、分类、识别、跟踪、判别决策等功能。计算机视觉系统就是创建了能够在2D的平面图像或者3D的三维立体图像的数据中,以获取所需要的“信息”的一个完整的人工智能系统。本文在研究了计算机视觉技术的基础上,针对于检测、跟踪动态移动目标物体以及3D重构空间场景在未来的发展,提出了一套基于OpenCV、OpenNI、 OpenGL视觉库的检测、跟踪动态物体的检测系统,并且提出了2D平面图像重构3D立体空间图像的策略。本文总结了智能计算机视觉技术的国内外发展的现状,深入研究了计算机视觉技术、图像分析处理技术、动态监测技术、3D立体重构技术等相关资料。详细阐述了基于OpenCV算法的计算机视觉技术的动态物体检测系统的设计方案、工作原理以及双目视觉技术实现3D的具体实现过程。本文采用智能摄像机Kinect实时采集模拟码流图像,由内部配置的高效AD转换装置将其信息数据转换为数字信息数据,经USB接口传送给PC机,通过OpenCV视觉算法,进行采集到的帧图像的预处理,边缘检测,分割前景物和背景物,提取运动物体的轮廓,检测出运动物体的状态,并且进行精准的跟踪；最后,本文在此基础上,引入了2D图像数据的3D重构,由Kinect配备的红外摄像头,进行双目视觉的识别,运用Bouquet校正法对其进行校正,提取校正后的左右两幅图像中的运动物体的检测,计算出上下、左右、前后的三维数据,并且结合OpenGL显示出3D场景,从而实现了在3D空间场景下的运动物体的检测。从实验结果中可以看出,基于OpenCV算法的动态物体检测、跟踪系统能够精确的识别运动物体并且跟踪其运动。结合OpenGL的3D显示也完成了描述三维空间的功能。