随着科技的发展,视频监控已经进入了数字视频监控的时代。数字视频监控时代的一个重要特点就是监控系统越来越自动化,目标跟踪成为其中一个不可缺少的功能。因此监控系统对于硬件、软件的要求也越来越高。同时,DSP技术也日益发展,芯片集成度、运算速度、数据吞吐率等性能的提高,使得DSP广泛地应用在视频监控以及相关领域。本文所讨论的自动视频跟踪系统就是基于TI公司推出的高性能数字信号处理器TMS320DM642。本文主要研究自动视频跟踪系统的算法以及实现。本文首先简单地介绍了该系统的硬件平台以及系统的架构设计,系统主要由TMS320DM642 DSP、云台、显示屏、PC机组成。接着本文介绍了视频中运动目标的检测算法。检测算法主要分为4个步骤：视频获取、图像压缩、运动目标检测、对象分割。在比较了帧间差分法、光流法、背景差分法的优劣后,采用背景差分法作为运动目标检测算法。根据实际情况将背景差分法分为背景提取和差分计算两步骤,并设计算法流程。对象分割部分提出了OTSU+八连通为主的分割算法。研究了自适应阈值分割方法OTSU法以及八连通法的原理,详细介绍了分割方法的算法流程和实现过程。本文还介绍了视频跟踪的具体应用,现有的跟踪系统存在着诸多问题,对重要区域的监控漏检现象比较严重。根据目前监控中的不足,考虑到现实监控系统的需求,本文提出了禁区、遗留物和取走物区域两个概念。重点阐述了这两个区域的监控算法,并介绍了两矩形相交判定方法。最后介绍了运动目标定位算法以及云台控制命令PELCO-D协议。本文最后定义了PC机与DSP的通信协议,详细阐述了PC机与DSP的通信过程,包括发送、接受数据的算法流程。并对整个系统进行了整体测试。经过实验证明,本文所提出的算法在实际应用中效果良好,能够成功的监控禁区、遗留物和取走物区域,并做出快速的反应。对禁区内出现的物体马上跟踪放大,对遗留物和取走物区域出现的物体报警。