随着计算机技术、数字视频技术以及网络化技术的发展，视频监控技术也在不断革新，智能视频监控系统越来越广泛的应用到社会的各个方面，在安防、政府、教育、银行、交通等社会各个领域都发挥着极其重要的作用。运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉的重要组成部分，也是智能视频监控的关键技术所在，因而成为近年来备受关注的前沿方向。与此同时，随着嵌入式系统的发展，以及各种开放式多媒体处理平台的出现，为智能视频监控系统的进一步研究奠定了良好的基础。　　本文首先是对视频监控系统中涉及的智能算法进行深入研究，解决智能算法中的两个关键技术，运动目标检测技术和目标跟踪技术。并提出了一种基于混合高斯模型和三帧差分的目标检测算法；其次，基于OMAP3530开发平台构建出完整的嵌入式智能视频监控系统。不仅搭建了嵌入式Linux系统运行环境，而且设计了系统的应用程序，包括USB摄像头驱动程序开发移植、基于V4L2视频采集显示应用程序设计等，同时利用Qt/Embedded作为图形界面开发工具设计图像显示界面。实现了智能视频监控的基本功能。　　论文的具体工作如下：　　(1)介绍了开放式多媒体平台(OMAP)的特点。重点研究了基于OMAP3530的嵌入式系统的软硬件构成，并以此作为本文智能视频监控系统的开发平台。　　(2)在目标检测算法方面，分析研究了当前主流的运动目标检测算法并进行实现。针对传统运动目标检测算法中存在的空洞、光照干扰、阴影等问题，提出了一种更具鲁棒性的目标检测算法。该算法基于混合高斯建模并结合三帧差分法以及一种快速的阴影抑制算法，实现了复杂背景下的运动目标检测。　　(3)在目标跟踪方面，讨论分析了目前几种主流的跟踪模型，比较各自的优缺点，并重点研究了基于MeanShift理论的目标跟踪算法，利用MeanShift迭代算法进行目标的匹配搜索和精确跟踪。　　(4)基于OMAP3530开发板搭建了嵌入式Linux软件开发平台，完成了包括交叉编译环境的建立、嵌入式操作系统引导加载程序BootLoader的编译和移植，Linux系统内核的剪裁和移植，根文件系统的制作，相关设备驱动程序的编写与开发。　　(5)成功移植Qt/Embedded，并在QtCreator开发环境中进行视频采集显示程序开发。并且将应用程序的设计分为视频采集程序、显示程序和图形用户界面三部分。视频采集程序利用V4L2接口从USB摄像头采集数据，视频显示程序利用Qt作为应用程序的开发界面，并将视频采集模块和视频显示模块整合到一起，从而达到智能视频监控的目标。