智能家电是内嵌微处理器、具有网络通信、信息处理、控制设备上各种传感器的功能的现代化智能化网络化的设备，是物联网的基础设备的一个重要分支。网络摄像机是在传统的摄像机上内嵌上微处理芯片，与智能家电类似，除了具有视频录像、图像捕捉的功能，还具有计算、远程通信、远程控制设备等功能。网络监控是在传统的视频监控基础上发展而来，作为物联网的眼睛，正在快速的融入各行各业。自动煮粥视控系统是智能家电、网络监控与计算机视觉、图像处理的结合，也是人工智能与物联网的结合。自动煮粥视控系统是在现有比较成熟的移动平台（Android系统）上，利用计算机视觉和图像处理的理论知识，结合网络监控技术、智能家电远程控制技术，开发具有智能视控煮粥过程功能的系统。本论文主要对移动平台上的系统搭建和煮粥自动控制算法两个方面进行研究。移动平台上的视控系统：本文将移动设备（智能手机、平板）作为远程控制中心，控制网络摄像机和智能家电。系统搭建主要包括网络摄像机的控制、智能家电的控制、煮粥视频智能分析三个主要部分。最终按照设计要求，开发Android平台上的控制软件。煮粥自动控制算法：本文从视频图像分析的角度对煮粥自动控制算法的进行研究。为了实现对煮粥火力的控制，需要选择一种能描述粥变化的方法，让系统能理解μ煮粥的过程。首先，我们用图像灰度共生矩阵特征、Tamura纹理感知特征等多种特征，对煮粥过程中产生的图片进行计算分析，结果表明Tamura纹理粗糙度可以较好的描述粥变化的过程。然后，通过不同时刻粥的Tamura纹理粗糙度数据，得出煮粥过程随时间的变化曲线。接着，我们从实际影响因素，包括透明盖子（遮挡物）、光照、摄像机位置（图像比例尺）等，进行实验分析。其中，煮粥有透明盖子（遮挡物）时，会影响粗糙度曲线的变化规律；光照变化会使图像粗糙度值整体变化，但不影响曲线的变化趋势；摄像机位置远近变化，会使得采集到相同目标图像的尺寸发生变化，实验结果表明对粗糙度的计算有较大影响。最后，基于实际因素的影响，对算法进行了修正。之后，为了提高判断的准确率，用LBP纹理特征对采集到的大量实验图片进行训练，建立匹配模型，以辅助关键点图片的判断。最后，在视觉实验室搭建了无线网络环境，以及配置了相关智能设备，对开发的软件进行测试；实验结果表明，软件控制方便，控制效果较理想。