徐 蕾 ，潘晓璐，李一民，赵晓辉

(昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明 6 50000)

运动目标检测与跟踪已经成为图像处理技术与计算机视觉领域中一个重要的课题。就其作用和地位来说，它是图像理解和行为分析的前提，也是计算机视觉要解决的基础性问题。运动检测与跟踪已经深入到人们生活的各个领域，发挥着不可替代的作用。运动区域的有效提取对于目标分类、目标跟踪以及行为分析等都具有重要意义。运动目标检测与跟踪常常用于军事侦探、智能监控和交通检测等领域。运动车辆的检测与跟踪是智能驾驶的重要组成部分，也是目前比较热门的研究领域，吸引了不少学者的热情参与。

基于视频序列图像运动车辆的检测与跟踪，根据所处场景的性质可分为静止背景、运动背景2种情况。本文将分别对这2种场景下的运动进行分析。

运动车辆所处场景的复杂程度、稳定程度都会影响到目标检测与跟踪的效果。在实际场景中，背景往往都是比较复杂多变和不稳定的，背景中物体的变动、光线的忽明忽暗、物体之间的遮挡、与目标物体有相似特征的物体等都会给实际的准确检测与跟踪带来的麻烦。提高目标检测与跟踪的实时性、鲁棒性和准确性，一直以来都是人们研究的热点和难点。

运动车辆检测的几种常用方法有光流法、帧差分法、背景差分法等，这几种方法各有优缺点。针对静止背景，用帧差分法或背景差分法再配合一些去噪处理就能很好地检测前景车辆，但此方法对运动背景下的车辆检测效果不是很好。……