智能视频监控系统具有智能化与数字化的优势,目前被广泛的应用于交通与安防等领域。而随着“智慧城市”与“安全城市”等管理系统的提出,智能视频监控的应用更加广泛,运动行人检测作为其重要组成部分,越来越受到关注。本文主要对运动前景检测和运动行人检测算法进行了研究,主要完成了以下工作:首先对传统基于像素点建模的背景减除算法进行优化,将基于像素块的自适应背景减除法作用于运动前景检测,采用最小差分和算法对背景模型初始化并采用信息熵估计算法对背景模型选择性更新,将最大类间方差法计算的阈值应用于背景减除法中,得到运动前景检测的二值图像,对其进行MATLAB仿真并与其它算法比较,结果表明本文基于像素块的运动前景检测算法具有较好的检测效果。然后对检测的二值结果采用基于游程的一次扫描连通域标记算法提取其特征信息,与阈值进行比较完成运动行人检测,通过MATLAB仿真验证该算法可以较好的检测出运动行人。为了提高运动行人检测算法的实时性,本文搭建基于FPGA的硬件平台,包括图像缓存模块、算法处理模块与图像输出模块。算法处理模块包括运动前景检测单元与运动行人检测单元。在运动前景检测单元中,分别设计了基于像素块的背景初始化、背景更新与自适应阈值计算的Verilog硬件电路;在运动行人检测单元中,设计了基于游程的连通域标记与特征信息提取硬件电路,并对各个模块进行Modelsim仿真分析,然后完成板级验证。最后将硬件结果与软件结果进行比较,误差为0.08%,达到设计要求。本文的实验结果表明:基于像素块的背景减除法能较准确的检测出运动前景的二值图像;基于游程的一次扫描连通域标记与提取算法能较好的检测出运动行人;而基于FPGA的运动行人检测系统对分辨率为640*480图像的处理速度能达到29fps,因此能实现实时检测。