视觉是人类与外界交流的重要渠道。计算机视觉通过模拟人类视觉的形式来获取、识别和理解客观信息,不断改善着人们的生活。计算机视觉技术的发展促进了视频监控系统的大规模应用。但传统的视频监控系统需要极大的人力和物力来维持,并且缺乏实时性,已经不能符合视频监控系统的发展需求。智能视频安防监控系统是利用计算机视觉技术对视频信息的一个自动处理的过程。智能安防系统无需人工值守,利用计算机视觉和图像处理技术对图像信息进行自动处理和分析。随着计算机视觉和深度学习技术的发展,人们对安防监控系统的性能和质量提出了更高的要求,智能视频安防系统以其智能化和实时性展现出了巨大的应用前景。本文主要研究如何使用嵌入式开发板结合外接设备搭建智能视频安防监控系统,为实现开发体积小、易安装、价格低、性能稳定的智能视频安防监控系统开辟一条新的途径。本文是基于Raspberry pi开发平台,在OpenCV的基础上设计的基于深度学习的嵌入式智能安防系统。本文首先总结了目前视频监控系统的工作原理以及存在的问题,介绍了智能安防系统的发展现状,阐述了智能安防系统研究意义。然后对运动目标检测技术进行分析和对比,结合嵌入式平台的特点,提出了一种基于深度学习的智能安防系统设计方案,并对系统的总体框架和各个功能模块进行了分析与设计。最后对智能视频安防系统进行了功能测试并对设计方案进行总结,提出了相应的不足和需要改进之处。