人们对安全问题的日益重视、传统监控系统成本高,效率低的弊端以及图像处理和网络通信技术的快速发展促使视频监控朝着智能化、移动化方向发展,智能化视频监控系统与传统视频监控系统的不同之处有:打破了对距离的限制,可实现远程实时监控的功能;结合了图像处理技术,可实现移动侦测报警、目标人物识别与追踪等功能。本文从视频监控的发展现状及对智能化监控系统的需求入手,对移动目标检测算法进行了重点研究,提出了可以检测出比较完整目标的移动检测算法,并结合opencv和嵌入式arm开发板设计了一个智能视频监控系统。论文主要完成了以下工作:首先,完成软硬件平台的搭建,硬件方面,选用的是iTOP-4412开发平台,其搭载的是基于Cortex-A9架构的Exynos44]2处理器,摄像头采用的是ov5640模块;软件方面,将Linux系统移植到Arm开发板,对opencv进行交叉编译并将其移植到开发板的Linux系统下,结合摄像头硬件信息对其驱动进行了开发与移植。其次,对实现远程监控功能所需的各个子功能模块进行了研究和开发,包括视频采集、压缩、传输及显示模块。对移动目标检测算法进行了研究,在分析现有算法优缺点的基础上,考虑到嵌入式设备的特点,选用了计算量较小的帧间差分法,并将其与动态平均背景法结合,很好的解决了帧差法存在的空洞问题,对于算法所需阈值的选取,采用了自适应阈值法,降低了检测出的目标所包含的噪声干扰。然后,结合提出的算法设计了系统的总体实现,系统包含实时视频监控和移动侦测报警两个进程,在实时视频监控进程中包含压缩和发送两个线程,两个线程配合完成视频的压缩和传输,对于移动侦测报警所需判定阈值threshold的选取,通过实验测定了人物目标入侵和较小的的物体目标入侵两种情形下检测出的前景目标像素点的占比,在分析后将其选定为2%。在该阈值下,当移动目标出现时,可准确的触发蜂鸣器报警,同时,又能避免将噪声误识为移动目标的情形。最后,对整个系统进行了测试,在浏览器中输入开发板的网址、对应的端口号及请求的web页面后,可以查看摄像头采集到的画面,当有移动目标出现在监控场景中时,蜂鸣器立即被触发报警。