近年来,石油化工产业发展迅速,危化品[1]种类不断增多,存放这些危化品的仓库因此也越来越密集,甚至有些已经深入一些居民区,它们成为了威胁附近居民生命财产安全的定时炸弹。因此,如何对危化品仓库进行管理和监控,避免仓库起火爆炸等事故的发生,成为安全部门和相关企业亟待解决的问题。据统计,人为因素依然是事故发生的主要因素,因此加强对进出危化品仓库人员的监控是解决问题的有效途径。本课题利用计算机视觉技术、嵌入式技术以及传感器技术等,在对国内外现有相关系统进行深入分析的基础上,研究与设计了一套基于ARM的危化品仓库出入人员智能监控软件系统。本文首先介绍了智能监控系统的相关理论及技术,包括运动目标检测、人脸识别以及目标跟踪等算法,并提出了基于混合高斯背景建模与CamShift算法结合的运动目标跟踪算法;接着,综合分析了本系统的功能需求,并结合实际情况,对系统进行了总体分析与设计,将系统划分为前端子系统和后端子系统两大部分,前端子系统采用了以S3C6410 CPU芯片为核心的硬件平台,以嵌入式Linux系统为核心的软件平台及Qt Creator等开发工具完成对监控数据的实时采集、处理、发送等,后端则对前端子系统发送的数据进行显示、处理并提供及时的预报警功能;然后,本文对系统的各个功能模块进行了详细的设计,并且介绍了软硬件开发环境的配置与搭建,本文视频分析模块采用了OpenCV2编程,OpenCV是一个开源的跨平台的计算机视觉库,利用该视觉库极大简化了视频分析模块的开发难度;最后,本文对系统实现方式给出了简要的介绍,并对系统进行了测试,测试结果表明初步实现了系统的需求。