随着计算机以及监控技术的不断发展，智能监控技术已经成为视频监控领域的一大研究热点，在此背景下，本文提出将视频图像处理技术与嵌入式开发技术和网络技术相结合，进行智能视频监控系统的研究。把嵌入式系统与视频挖掘和分割相结合，在监视系统现场进行视频信号采集，把运动物体从视频序列中分割出来，将对运动物体的分析数据反馈给工作人员。　　 本文根据现阶段视频监控方面的不足以及智能视频监控的发展趋势，在DSP环境下开发一套能对视频进行智能分析的嵌入式系统。该系统以DM642为核心，由视频输入、输出端口，以太网接口，外部存储器接口等几个重要部分搭建起DSP的硬件开发环境。文中通过对近年来该研究领域所提出的各种方法进行的分析和比较，以计算简单、速度快、能准确提取出运动前景为原则，选取出适合用于DSP的基于自适应阈值的背景更新方法获取背景图像，在此基础上，使用减背景法得到运动前景图像，然后以运动前景图像为基础，通过特定的拥挤模式判定规则，来确定监控视频中的拥挤状况。接下来在DSP的专用开发环境CCS中，使用TI公司的DSP/BIOS多任务实时操作系统和RF-5参考框架，通过六个任务搭建起整个视频监控系统的软件环境。　　 系统开发过程中，首先在VC环境中实现视频图像处理的各个算法，分析了视频中的人群拥挤状况；然后将图像处理算法移植到DSP系统中，通过在视频图像中均匀设置的传感器判断运动前景的覆盖范围。该系统实现了对监控视频的实时分析，并能返回分析数据，为开发一个实用的智能视频监控系统奠定了良好的基础。