近年来,移动通信事业在我国已经得到了快速长足的发展,第三代移动通信3G推出的时间也越来越近,随着智能手机计算能力的增强以及移动数据网络带宽的提高,使依靠智能手机做为监控系统核心,实现随时随地远程了解家庭、办公室等现场状况成为可能,能极大地方便人们的日常家庭管理。为此,本文首先从理论和实际上对目前已经成功实现的视频监控系统进行了详细的研究和分析,从算法复杂度和测量可靠性的角度对目前已有的运动目标检测方法进行比较和对比。本文将运动目标检测算法分为时间分割法和空间分割法两类,从这个分类角度出发对目前国内外的视频监控研究领域的现状进行归纳总结,对整个运动检测算法有了全面的了解。在了解和研究运动目标检测特点和原理的基础上,结合现有各种方法的特点,再针对手机平台计算能力较低、内存空间有限的特点,提出了自己的改进和优化算法:一种背景差法与帧间差法相结合的运动目标检测算法。本算法在背景慢变的情况下采用了背景更新法能快速有效提取前景目标,针对室内环境下光线剧变,设计了一个光线剧变检测法,如果检测到光线持续变化则用帧间差与背景相与的方法检测前景目标。最后设计了一个室内环境下的人体识别算法。本课题首先在PC机上利用C++语言进行仿真实验,确定该方法对运动目标检测中的一系列问题得到了有效的解决,然后在基于symbian系统的手机NOKIA N72上初步实现了本算法,并进行了大量实验。实验发现,本算法可以在室内环境下有效地检测到运动目标,并能应对光线剧烈变化情况下的运动目标检测。