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实际生活里，因为许许多多的视觉方面的信息大多是来自运动的，所以目前针对在线目标的检测方面，已经广为流传。比如：在军事领域的飞行器自动驾驶、目标在线跟踪导航、医学领域的生物组织分析，包括对微观细胞的在线跟踪导航等；银行，机场、商店和政府重要机构等安全场所的智能监控等等，在线目标检测已经深入人们的日常生活，产生了不可替代的作用。随着科技各个研究领域的迅速发展，在各种不同的应用场合，人们对在线目标检测的现实要求越来越高，只有不断的提高在线目标检测的实时性、准确性才能不断地满足现实生活的需求。 现今业

视频运动目标检测跟踪技术融合了计算机技术、数字图像处理技术、模式识别技术、人工智能等多学科领域的先进技术，目前已经成为计算机视觉技术的重要一部分。本文对视频图像序列中运动目标检测跟踪技术进行了研究，主要做了如下工作： 首先，对于运动目标检测跟踪技术研究的背景意义做了阐述，并介绍了目前国内外现状。然后对运动目标检测方面常用的几种算法进行了介绍，通过仿真实验，分别分析了帧间差分法、背景差分法和混合高斯背景建模等算法的优缺点进行了讨论。在运动目标跟踪算法研究方面，先对典型的几种目标跟踪算法的数学理论

计算机视觉通常是指计算机通过控制和应用传感器等设备对周围的环境进行获取的过程，然后对获取的视觉信息进行后期加工，包括表示、压缩、分析、处理、储存等，进而实现人类视觉所具有的“看”的功能。近年来计算机技术、光电技术和自动化技术的飞速发展，促成了计算机视觉系统的出现，同时随着人类生产生活需求的不断提高，视觉化、智能化的解决方案也越来越广泛的应用于工业生产、医疗和军事等领域，计算机视觉技术已经成为各国研究者关注和研究的热点。对计算机视觉系统的研究无论是在理论研究还是实际应用方面都有巨大的价值和意义。