近年来,随着机器人技术的发展,移动机器人在科研、航空航天、工业、农业、家庭服务等各个领域发挥着重要作用,达到了节省人力、提高效率的目的,同时也保证了操作者的人身安全。为了方便全天候的查看远程现场环境,视频监控得到了快速的发展,从传统的视频监控发展到如今的智能化视频监控,已经经历多次更新换代。传统的视频监控都是将摄像头安装在固定位置进行作业,由于是固定位置,所以在有些场景无法做到无死角监控。此外,随着智能化技术的发展,视频监控也在向着智能化方向发展,让监控不仅能用于查看视频数据,而且可以通过加入相关算法,实现对视频数据的处理,达到智能化的视频监控目的。本文以移动机器人结合嵌入式技术、人脸识别及定位算法,使用ARM公司Cortex-A8架构三星公司生产的S5PV210芯片为主控芯片,作为嵌入式主控制器,设计一款远程智能监控机器人系统。采用Linux系统作为操作系统,配置相关环境及安装必要的软件开发平台。首先,视频监控采用B/S架构,通过无线网络传输协议实现数据的发送与接收。设计Web前端及后台服务器建立,用户可以在浏览器上实时查看视频信号。然后,为了能处理视频图像数据,使视频监控变得更加智能化,本文实现了实时视频流的人脸识别功能,使用Adaboost算法实现人脸的检测,在人脸检测前运用了图像预处理技术来提高检测精度及减少外界环境的影响,用Haar-like特征表示人脸。由于嵌入式处理器处理能力有限,而Adaboost算法时间复杂度大,引入积分图概念,并用积分图实现人脸特征的快速计算,提高了视频流人脸检测的实时性。对检测出的人脸利用LBP特征进行特征识别,从而达到对人员筛选的目的,大大减少在查看视频时对敏感人员的选取,并且针对嵌入式平台优化了人脸识别的运行效率。最后,考虑到人脸识别有一定的距离局限性,当超过最佳识别距离范围,人脸的识别率是下降的,甚至是完全无法识别出有人脸的,因此结合了移动的机器人平台,加入微软的Kinect传感器作为辅助实现对人脸的跟踪定位。Kinect可以得出物体三维深度图,能测定出当前物体的距离位置,通过这个距离能够有效的控制机器人移动至最佳的人脸识别距离。通过实验结果表明,系统可以在浏览器上实时查看监控视频信号,能够有效识别筛选出非法闯入人员,并且进行拍照留存。