视频监控领域中,智能化是今后的发展趋势,引入生物特征识别等计算机视觉与模式识别技术是智能化的方向之一。引入的运动目标识别和人脸目标检测是智能视频监控的两个重要环节。嵌入式视频监控系统,结合嵌入式技术性能稳定,传输方便,便于安装维护且易于实现系统的模块化设计的优点。采用ARM9处理器的TQ2440目标板与Linux操作系统构建嵌入式平台。进行引导加载程序U-Boot的分析与移植；嵌入式Linux内核的修改与移植,包括相关驱动程序的移植；根文件系统Yaffs的实现。分析并移植SPCA5XX摄像头驱动程序,基于V4L实现视频采集。移植Boa作为嵌入式web服务器,在其上建立servfox视频服务器,利用Java Applet技术实现IE浏览器视频显示。采用B/S模式对采集的视频进行显示测试,其可集成或独立的使用。采用H.264编码器对采集的视频进行压缩。进行JPEG解码,最终转换为H.264支持的YUV格式。针对T264编码选项进行测试,确定编码方案在测试平台上帧率达到331.13fps,压缩比也达70.86,然后移植。完成视频的基于UDP的网络传输,实现在客户端的视频数据接收和解码。针对视频序列连续性特点,先采用帧间差分和背景差分相结合的方法检测运动目标,保证实时性。采用实时性好与准确率较高的AdaBoost人脸检测算法,在实验室背景中,检测时间22-27ms,检测准确率可达95.2%。