前景目标检测通常是智能视频监控系统进行行为分析和理解的基础，前景目标检测效果的好坏与否直接影响着整个视频系统的可靠性、稳定性和鲁棒性。随着近年来计算机视觉技术及嵌入式软硬件技术的发展，基于嵌入式的智能视频监控系统以其高实时性和稳定性越来越受到市场的青睐，研究和开发具有高度智能化的视频监控系统，并使具有实际应用价值的系统实现产品化成为时下最热门的课题之一。本文就前景检测技术进行了一些深入研究，并且将具体的检测算法移植到嵌入式平台中，以实现前景目标的实时检测。首先，本文阐述了所选课题的研究背景、研究意义，课题中涉及的监控领域智能化、前景检测技术的发展现状以及嵌入式达芬奇技术的发展背景，详细研究了典型的前景检测算法和多种构建背景模型的方法，阐述了这些算法的基本思想和原理，并通过实验结果的对比，讨论分析了这些算法的优缺点以及适用场合，为移植算法的选择提供了根据。然后，对算法移植的目标平台Netra TMS320DM8168进行了详细介绍，主要包括DM8168的硬件结构和软件开发框架McFW。其中硬件结构分别介绍了ARM、C674x DSP和视频处理HDVPSS等子系统的特点；软件开发框架McFW是DM8168特有的软件架构，主要介绍了link的内部结构及相关接口以及链路的创建顺序规则。介绍了DSP嵌入式软件开发环境的搭建，主要包括DM8168SDK、网络文件系统NFS以及tftp服务器的安装和配置。最后，根据DM8168软件架构的特点，对监控系统进行了整体模块划分，实现了三帧差分法进行前景检测的算法在DM8168的移植，主要包括算法在DSP端的实现以及在应用程序端的调用，并且搭建起了基于DM8168开发板的实验平台，对所移植的算法进行了验证，实验结果表明了算法的检测效果良好，并且达到了实时对视频数据采集、检测与处理的要求。