行人跟踪是智能视频分析领域的一个重要研究方向。在行人跟踪算法基础上可以直接实现人流统计、越界检测等智能视频监控方面的应用,而行人跟踪作为一些更高层次的智能视频分析算法的基础,可以被应用在异常行为检测、身份识别等领域。同时,嵌入式系统具有功耗低、便携性好等优点,因此,研究基于嵌入式芯片的行人跟踪算法具有重要的意义。本文首先概要的介绍了基于DM6437的软硬件开发环境。然后,分析、比较了若干种现存的效果较好的背景差方法。在此基础上,针对背景差方法经常遇到的迷彩前景和阴影问题,本文提出了一种基于分水岭分割对背景差进行补偿的算法。该方法可以缓解迷彩前景导致的目标断裂、破碎问题,并可以剔除某些在使用形态学处理后依然存在的伪前景区域。初步的试验结果表明,该方法能较好的降低阴影检测的虚警率。接下来,本文介绍了相关的行人检测、跟踪方法,并给出了基于目标位置估计和灰度直方图特征的跟踪算法框架。最后,针对算法在DM6437平台上实现的问题,本文介绍了基于DSP/BIOS实时操作系统的软件开发方法和算法优化手段,并测试、分析了行人跟踪算法在DM6437上的跟踪效果。