在信息化发展的当前,音视频等作为最主要的信息载体,在工业生产与信息化社会中的各个领域,正起着越来越重要的作用。而作为视频的海量信息量正成为制约其发展的一个很大的瓶颈,视频研究的关键问题之一就是在不影响视频质量的前提下提高视频的压缩效率,H.264是当今国际上最新的视频数据压缩标准,其压缩效率是最高的,在相近的图像质量上,比H.263与MPEG4系列提高了近1倍,大大增大了视频的压缩效率。但H.264在提升压缩性能的同时付出的代价是算法复杂度的提升,实际应用中人们对于视频解码的实时性要求严格,目前已出现的对应算法多是基于PC机通用处理器实现,而目前嵌入式设备的主频和处理能力比较有限,储存容量相对比较小,总线速率相对偏低,因此必须进行代码优化移植,才能满足实时解码的应用需求。本文在对H.264标准及其新特性进行介绍后,研究了在解码端如何针对解码耗时较多的模块进行算法和代码上改进,并将算法移植到ARM平台,并针对ARM9平台进行特定优化,通过对系统的外围架构完成视频图像的采集与显示,并在WIN32环境下完成了H.264格式视频的传输,并给出了测试结果。在目前的智能视频监控领域,针对移动物体的智能识别技术已经渐渐成熟,本文利用OPENCV开源视觉库对移动物体识别进行了针对WIN32环境下的仿真,对整个智能系统功能完善进行了仿真,并得出测试结果。本文研究以武汉东太信息产业有限公司横向课题“基于H.264的视频监控系统的研制”项目的研究为背景,现在系统各模块测试已经完成,经测试模块运动稳定,各项指标达到了预期的联调要求。