现代视频监控系统朝着“数字化、网络化、高清化、智能化”方向进行系统设计与实施。在这种趋势下,智能视频分析算法和基于嵌入式系统的智能视频监控系统的设计成为研究热点。本文在视频去隔行处理算法、视频运动目标检测算法以及基于DSP的嵌入式智能视频运动目标检测系统的实现等方面进行了深入研究,为研制多功能智能网络视频监控系统做理论依据和技术方案支持。去隔行处理作为视频信号扫描格式转换的重要手段,在提高视频画面视觉质量和为高级视频处理算法提供丰富视频信息方面起着重要作用。本文在分析了传统去隔行处理算法优缺点的基础上,给出了一种高性能的运动自适应去隔行算法。该算法通过可检测空间周期模式运动的4场运动检测方法对插值点运动状态进行判断,提高了像素点运动检测的精度。采用场合并算法对静止区域进行插值；采用改进型边沿自适应算法对运动区域进行插值,增强了水平边沿检测功能并提升了一致性边沿方向的估计水平。实验结果表明,给出的算法可以提高图像的峰值信噪比和结构相似度,有效抑制锯齿化、行间闪烁和运动虚像等不良视觉效应,获得良好的视觉效果。视频运动目标检测是复杂视频分析处理的基础,检测结果直接影响到运动目标识别和跟踪的精度,在智能视频监控等领域有着重要的作用。本文分析了摄像机静止状况下常用运动目标检测方法的原理以及优缺点。针对嵌入式视频监控系统在实时性和检测精度等方面的要求,在去隔行处理研究的基础上给出了基于AMF背景重构的运动目标检测算法。采用AMF法,通过当前帧与前级背景帧的差分结果更新当前背景帧；采用背景差分法得到初级前景图像；通过帧内空域相关性去除虚假运动像素点并利用形态学开运算得到中级前景图像；最后通过相邻两中级前景图像的与运算得到最终运动目标。实验结果表明,算法能有效减少背景噪声干扰,快速检测出运动目标。基于嵌入式系统的智能视频监控系统在成本、效率和灵活性方面具有很大的优势,代表了视频监控领域的发展方向。根据智能视频监控领域的发展趋势和市场需求,并结合去隔行与运动目标检测理论研究成果,给出了一种小范围区域内基于DSP的嵌入式视频运动目标检测系统实现方案。系统由视频采集模块、智能视频处理模块、网络传输模块、视频存储与显示模块组成。构建了以ADSP-BF533EZ-KIT Lite评估板为核心的试验平台。试验测试效果表明,该系统能够高效的完成去隔行处理、运动目标检测、视频编码压缩、警情统计、视频码流传输等一系列处理功能,获得较高的视频图像质量和运动目标检测精度。