本课题主要围绕基于改进帧差法的视频分析服务器的设计与实现展开了研究,首先实现流媒体视频服务器的程序设计,然后分析现有的目标检测算法并选择合适的算法加以改进,最终在流媒体服务器的基础上实现对运动目标的实时检测。在流媒体服务器实现方面,本文使用RTSP协议实现视频流的传输。通过分析Live555源码,并对源码裁剪修改,使Live555可以获取实时编码流,利用管道与线程同步技术,解决了视频流生成与发送的同步问题,极大的缩短了播放中的延时问题;在运动目标检测算法方面,本文主要研究了三种算法:背景差法、帧差法和光流法,并使用Matlab进行了算法仿真,然后分析了三种算法的优缺点,根据实际情况,本文选择帧差法并对其进行算法改进,结合单高斯模型背景提取、背景自适应更新和自适应阈值提取的方法,从而解决了传统三帧差分法中可能出现的无法检测出完整运动目标的问题。实验表明,该算法与传统的三帧差分法相比可以更加完整地检测出运动目标,并且可以有效地避免出现“漏检”等情况,提高了运动目标检测的效率和准确性。在本文的最后阶段,对改进的三帧差法在Linux平台上编译生成动态链接库,在流媒体服务器的基础上调用目标检测的接口函数,实现运动目标的检测,获取目标的中心坐标及最小矩形框尺寸,借助Hi3516的区域叠加功能,可以在发出的实时流中对运动目标画框,最终在Hi3516平台上实现流媒体视频分析服务器对运动目标的检测。