谢 立 胡玲玲 吕一品 熊 刚 陈耀武

(1浙江大学信息学部，杭州 310027)(2中国科学院自动化研究所，北京 100190)(3中国科学院云计算产业技术创新与育成中心自动化研究所东莞研究院，东莞 523808)

近年来，随着物联网技术的不断发展，物联网的应用领域不断得以扩大.在公共安全领域，视频监控系统已经获得了很大程度的普及.人们对生活水平日益增长的要求，使得提高智能分析能力已经成为视频监控系统发展的首要任务［1］.运动目标检测作为视频监控系统智能分析的第一步，就是将监视场景中感兴趣的运动目标所对应区域从输入的视频序列图像中分割出来，利用各种特征(如位置、颜色、角点等)来描述该目标［2］.视频序列图像中的运动目标识别、运动目标跟踪、运动目标行为分析等工作均需要依赖于运动目标检测展开，运动目标检测的好坏直接影响到这些后续环节的处理效果.因此运动目标的检测是智能视觉分析中一个十分关键的重要环节，在安防监控、智能交通、航空航天、国防军事等许多领域有着极为广泛的应用.

一般情况下，面向安防的视频监控系统采用静态摄像机对固定区域进行实时监控，获得的监视场景为静止图像背景.因此，可以采用背景建模方法作为运动目标实时分割问题的解决手段［3］.但是由于在视频监控系统中，静态图像背景可能存在着动态变化情况，例如:在视频采集过程中，图像受到光照强度变化、天气雨雪……