运动目标检测融合了图像处理，模式识别，自动控制，人工智能等多领域技术，在视频监控，军事视觉制导，智能交通等领域都有着广泛的应用。本文根据实际应用对目标检测系统的易用性和便携性的要求。研究与设计了基于cortex-M4内核的移动人物检测系统。　　论文根据对运动目标的信号采集要求，对硬件系统进行了总体设计。根据系统的需求对处理器芯片，图像采集传感器，射频模块以及相关外围电路进行了分析，构建了一个以K60为核心，OV7620作为摄像头和nrf24l01作为射频模块的嵌入式硬件平台。对图像采集与存储的基本原理进行研究，并针对图像预处理技术中增强与复原进行讨论。分析了图像二值化过程中OTSU算法与Niblack算法各自的不足，提出了基于全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法。通过与OTSU算法，Niblack算法进行比较，检验了提出算法的改进效果。利用提出的动态阈值算法，对三帧差分法的整体流程进行了改进，提出了改进的基于三帧差分法的移动人物检测算法，改善了传统三帧差分法中使用静态阈值提取人物轮廓的不足。并且，利用改进的算法对监控区域内出现的人物轮廓进行了提取，最后利用连通区域判定的原理对区域的人物进行了实时的检测。　　本文采用的微处理器是基于cortex-M4内核的，没有MMU(memory management unit)进行支持，因此在操作系统的选择上采取属于RTOS（real-time operating system）的uC/OS II作为操作系统。整个移植过程包括在Windows下交叉编译环境的搭建， Bootloader（引导装载器）的移植，uC/OS II内核的移植。最后，基于该操作系统设计了图像采集，处理以及无线传输模块，并针对各模块进行了详细的概述，包括摄像头的初始化，摄像头采集程序的设计，SPI（serial peripheral interface）的初始化，nrf24l01的初始化以及无线传输程序的设计，最终完成了整个移动人物检测系统的搭建。　　本系统相对于传统的采用PC(personal computer)平台进行移动人物检测的系统，成本更为低廉，系统更为精简，并具有便携性和易用性的特点，可以利用短距离的无线传输自组成无线传感网络对更大面积的区域进行实时的监控。本文的工作对于运动目标检测技术在嵌入式领域的应用，具有一定的参考作用。