智能视频监控以数字化、网络化技术为基础,代表着目前视频监控的发展方向。不同于以图像的采集、传输与存储为主的传统视频监控,智能视频监控在对图像采集编码的基础上,能够检测和识别不同的物体,发现监控现场中的异常情况,并及时地进行响应与报警。智能视频监控能够广泛地应用于安防、交通管理、商业服务等众多领域,具有良好的市场前景。智能视频监控系统中使用到了很多计算机视觉和数字图像处理技术,本文就其中的一些关键性算法展开了讨论,主要针对目标检测、跟踪技术进行了深入的研究和实践,结合嵌入式平台的特点进行简单、有效的算法设计。本文提出了基于块的目标检测算法,在背景差法的基础上,采用以块为单位的处理进行进一步的判决。该方法在提高判决速度的同时,还能有效地消除小幅度噪声的影响。对于目标跟踪,则采用了Mean Shift与卡尔曼滤波相结合的方案,有效地利用了目标的颜色直方图信息与目标的运动状态信息,可以准确地实现跟踪。在此基础上,结合不同的应用场景提出了相应的异常事件检测算法,包括非法滞留、非法移位报警,非法入侵报警以及越线检测,具有一定的实用性和推广性。TI公司的DaVinciTM技术是一组专门为数字视频设计的系统解决方案,而DM6446则是基于该技术的SoC处理器,它具有ARM+DSP的开放式双核架构,是一款功能强大的数字多媒体处理器,因此我们选择其作为算法实现的平台。我们首先在DSP端对各类算法进行封装并生成底层算法库。为了实现实时的视频处理,结合硬件平台的特点对算法进行了进一步的优化。同时针对ARM端的开发,设计实现了Linux应用程序。在此基础上,我们搭建了具备视频采集、处理、编码、传输与解码等整套功能的演示系统,对本文提出的目标检测和跟踪算法进行了验证和评估。实验结果表明,基于DM6446平台实现的算法具有较好的检测跟踪性能,能够实现对CIF分辨率视频的实时处理。