视频监控技术是现代IT技术中的一类重要应用领域。视频监控技术不仅仅在社会日常生活和工作中有着非常广泛的应用前景,在能源,国防,交通等领域也正在发挥着日益重要的作用。随着数字视频技术和网络技术的飞速发展,视频监控技术正向着数字化、智能化、网络化的方向前进。第三代以网络为基础视频监控系统,以其智能实用的图像处理和分析为特色,引发了视频监控的技术革命,受到了学术界、产业界和使用部门的高度重视。本文在实验室有限条件下,针对视频监控系统的各项关键技术进行了研究,包括嵌入式Linux技术、视频采集、视频图像网络化传输和运动目标检测等都进行了深入研究。此外,视频监控技术中的核心技术运动目标的检测、提取和识别,也是目前正在热门研究的视频压缩和传输中的关键技术之一。　　 本文研究的内容是基于linux操作系统的特定移动目标识别视频监控系统设计与研究,即采用源代码开放的嵌入式Linux操作系统,在移动目标识别的算法支持下,使用S3C2440为核心硬件平台开发了基于嵌入式的视频监控系统。在研究Linux内核体系结构和驱动程序结构的基础上,修改和优化了USB摄像头驱动程序源代码,解决了摄像头传感器不能被识别的问题;在分析各种网际协议适用场合的基础上,采用TCP/IP协议实现了服务器和客户端,解决了视频图像数据网络传输的问题。针对视频监控系统的对网络访问能力及可操作性的要求,系统设计实现了嵌入式Web服务器。　　 论文在分析了当代视频监控以及其图像检测技术的发展现状及发展趋势之后,提出了研究课题的目的及内容,综述了本视频监控系统的设计方案,其中包括整体设计,细分为硬件设计及软件设计。硬件方面,监控前端由以S3C2440为核心的控制板及视频采集组成。控制板通过USB接口控制摄像头并且获取视频采集数据；通过网络接口和上位机监控中心进行数据交换；软件方面,在控制板上移植了Linux2.6.30,简化了驱动程序和系统应用程序的实现,在现有的驱动的基础上修改优化了摄像头驱动。然后构建了嵌入式Linux平台,搭建过程包括了引导程序bootloader的移植及实现,Linux内核的移植裁剪,以及所选择的文件系统的实现。采用QT开发了GUI用户界面,并实现了系统配置功能。后面则继续实现了监控系统的基本功能,完成的内容包括视频的采集模块,USB摄像头驱动模块,网络传输模块即视频服务器端和客户端程序的实现,及嵌入式web服务器的移植实现。　　 最后本文在研究视频监控技术的课题背景下,研究了移动目标识别技术。放眼当今的智能监控的发展趋势,伴随着需求的日益增长,视频监控系统的运动目标的检测与识别技术逐渐成为各种监控服务及应用进一步发展的关键。移动目标检测以及目标的识别提取是近代视频监控领域里的非常关键的技术,也是视频图像进行我们后续相关处理的重要基础。本文的算法设计,是基于传统的背景差分法和帧差法的存在各自优缺点而提出来的。首先介绍了算法的整体设计,然后对背景差分法和五帧梯度图像差分法两种需要结合的算法分别进行了算法介绍,并分别进行了算法仿真。针对各自方法的优点,对两种算法进行了融合设计,最后在结合算法的基础上实现背景更新迭代,达到了算法的优化设计,对结合后的算法进行了仿真,分析了仿真结果。实验证明,本设计方法在有重合运动物体的检测图像中,有明显的优势,本算法中的改良的Surendra算法能够更好的的对背景进行实时的更新替换,方法中Otsu动态的选择阈值方法能够比较准确稳定准确的检测出我们的移动目标,而选择的梯度图像的五帧差分法则能够避免光照强度对背景差分所带来的影响,同时可以消除帧差法的空洞和双影等图像的现象,其抗干扰力也非常强,所以这种方法可以适用于复杂的环境背景。　　 本方法能够达到处理视频图像序列实时的、准确的检测出移动目标的要求,因此可以应用于比较广泛的背景模式,其实用价值是非常明显的。