近年来,随着人们对于生命,财产保护意识的日益增强,对于视频监控系统的要求也越来越高,视频监控系统的智能化得到了人们的广泛关注和大量的研究。运动目标检测与跟踪技术做为智能视频监控系统的关键技术也得到了快速的发展。ARM嵌入式技术作为目前研究最火热的IT技术之一,以其低成本、低功耗、高性能的特点,得到了广泛的应用。将视频监控系统与ARM嵌入式技术相结合是当前智能监控系发展的趋势。本文主要围绕基于A嵌入式硬件平台的运动目标检测算法和运动目标跟踪算法展开了研究,通过实验选取了适合ARM嵌入式平台的运动目标检测算法和运动目标跟踪算法,并最终在ARM嵌入式开发板Micro2440上实现了对运动目标的检测与跟踪。在运动目标检测算法方面,本文主要研究了帧差法、背景建模法、Surendra自动背景更新法三种算法,并结合嵌入式的开发环境在Linux+Qt平台上进行了仿真实验。在利用帧差法对运动目标进行检测的实验中对帧差法中的关键参数二值化阈值做了三组对比实验,通过分析实验效果,得出了相关结论。在利用背景建模法对运动目标进行检测的实验中对背景建模法的关键参数学习率做了三组对比实验,通过分析实验结果,得出了相关结论。在利用Surendra自动背景更新法对运动目标进行检测的实验中,通过实验验证了该算法对运动目标检测的有效性,通过分析实验结果,得出了相关结论。在运动目标跟踪算法方面,本文主要研究了Mean shift法、Kalman滤波法以及基于Kalman滤波的Mean shift法三种目标跟踪算法,并结合嵌入式开发环境在Linux+Qt平台下分别对三种算法进行了仿真实验。通过对实验结果的分析,验证了每种算法对运动目标进行跟踪的有效性,并通过对实验中遇到问题的分析,对每种算法的优缺点进行了总结。在本文的最后阶段,基于对运动目标检测与跟踪算法进行了大量实验的基础上,选取了适合在嵌入式开发板Micro2440上运行的目标检测算法和目标跟踪算法,并最终将两种算法衔接起来在嵌入式开发板Micro2440上实现了对运动目标的检测和跟踪。