随着监控系统的不断智能化,移动图像技术迅速发展,对视频中运动物体的检测与跟踪成为一大研究热点,结合嵌入式设备体积小、功耗低等优点,将检测与跟踪技术运用到嵌入式系统具有广阔的前景。本文主要研究静止摄像机下运动目标检测与跟踪算法,完成图像采集、检测、跟踪以及服务器和显示端的设计与实现,主要工作分为以下几点:(1)对于运动目标的检测,本文首先分析了帧间差分法、光流法、背景差分法和混合高斯背景建模算法,搭建了 VS2013+OpenCV的环境进行测试,然后根据算法的优劣势,采用实时性很好的Vibe算法,针对其样本选取重复和拐角像素邻域缺失问题进行改进,结合ORB特征检测算子,估计目标的中心,设计一种抗阴影干扰、匹配性好的运动目标检测算法。(2)对于运动目标的跟踪,本文首先分析了四类基础跟踪算法、MeanShift和CamShift算法,搭建了 VS2013+OpenCV的环境进行测试,然后针对CamShi ft算法易受到背景颜色干扰的问题,引入LBP特征算子,对CamShift算法进行改进,最后结合自适应滤波器,设计一种抗背景颜色干扰、抗短时遮挡的运动目标跟踪算法。(3)对于嵌入式平台的构建,本文设计了 ARM-Linux的开发平台,采用以S5PV210为核心的硬件控制器,USB摄像头进行视频采集,搭建交叉编译环境,移植Linux系统,移植OpenCV视觉库和Web服务器BOA。(4)本文在嵌入式ARM-Linux系统上实现目标跟踪,完成了图像采集模块设计、图像预处理设计、运动目标检测与跟踪算法移植和基于RTP协议的视频传输模块设计,同时设计网页客户端,查看系统跟踪效果。最后本文基于网页服务器在嵌入式平台上对运动目标检测与跟踪算法进行测试,结果表明系统算法具有一定的抗光照和背景颜色干扰能力,并且对目标的短时遮挡有适应性,提高了算法的检测精度,处理时间相应增加,跟踪误差较小,具有较好的实时性和准确性。