智能照明是未来照明技术的重要发展方向,智能照明技术能够提高照明环境质量,满足人们个性化的照明环境要求。目前常用的智能照明方案大多数是使用基于时间的控制、基于照度的控制和基于光通量的控制等,本文针对上述方案的不足,创新的提出了基于视频识别的智能照明控制系统方案,对其中的关键算法进行了设计,并对本课题提出的关键算法进行了验证。本文首先对智能照明系统做了简单的介绍,分析了智能照明的国内外研究趋势和发展现状。针对现有照明系统控制方案的不足,提出一种基于视频识别技术的智能照明方案,使用三帧差法与混合高斯背景建模相结合的目标检测方法,实现室内环境运动目标的检测。使用卡尔曼滤波与Cam Shift算法相结合进行目标跟踪,实现室内环境运动目标的实时跟踪功能,使本项目所设计的智能照明系统具有依照室内人物运动、位置、时间等条件的变化实时进行动态调整的能力,使照明系统与使用者及环境具有更佳的互动性。在此基础上,本文完成了基于Beagle Bone Black硬件平台下的算法实现,对基于PTXdist工具构建嵌入式Linux交叉编译工具链的方法、Linux内核移植和Open CV移植等方面的方法给出了详细说明。