近年来,随着技术的飞速发展,视频监控系统从第三代网络监控逐步过渡到第四代智能监控。在智能监控中,视频/图像处理已经成为重要研究课题,运动目标检测,特别是行人检测已经成为智能监控重点研究内容。本文研究了视频处理中运动目标提取和行人检测算法,设计原型系统在全高清智能监控系统(1080P)上完成运动行人检测。本文的主要工作有:1.对整个智能监控系统的功能进行分析,针对传统智能监控架构的缺点,采用DSP智能相机设计了一种分布式的智能监控架构——利用DSP完成运动目标提取,在运动区域上使用PC完成行人检测。2.仔细分析现有行人检测算法,针对传统多尺度滑窗检测速度慢,效率低的缺点,根据应用场景,应用行人总是在运动这个先验信息,设计算法对视频中的运动区域进行检测,有效降低了检测窗口的数目。3.根据DSP处理器的特性,分析对比多种运动检测算法,最终选择Vibe进行运动检测。在运动检测的基础上,设计了一种基于运动区域的行人扫描方法,代替传统的多尺度滑窗扫描。4.详细分析HOG、HOGLBP特征在行人检测中的优势,针对这两种特征在分类时计算量大的问题,提出采用主成分分析(PCA)对HOGLBP特征进行降维。通过理论分析和实际验证证明了PCA_HOGLBP特征在保证行人检测效果的同时,能有效减低分类的复杂度。5.根据智能监控系统的总体设计和运动行人检测算法,实现了该原型系统。仔细分析了该系统算法的耗时问题,使用编译器选项和双缓冲操作对代码进行优化。在认真分析算法结构的基础上,使用Intel扩展指令集SSE对向量内积运算进行了针对性优化,提出使用C64x+指令对3×3中值滤波算法进行优化。实验表明,在同等条件下,本文优化的3×3中值滤波算法比TI在imgLib库中提供的函数快5.24倍。本文设计的智能监控系统将运动检测算法被分散到各个DSP智能相机,PC只对疑似运动区域进行扫描和分类,占用系统资源低;只在异常情况下传输高码率视频流,网络负载低。实验证明,本文设计的智能监控系统在全高清视频下能有效的对运动行人进行检测,检测速度快,检测效果好,漏检和误检少。