韩赞 祁晋东 张禧龙

（西藏大学，西藏拉萨 850011）

视频目标检测是近几年计算机视觉领域中最为活跃的分支，视频检测可以很精确地检测到目标的状态，在视频目标检测的基础上，利用目标的特征，可以为科学实验准备好的素材，提供精确的预判，让科学研究更加完善和深入；对于视频目标检测而言，运用帧间差法、光流法等方法，很大概率实现该有的效果，为学习研究提供大量的资料，实现合理化的评估预算。

在运动目标检测中，视频检测是至关重要的，而运用好的方法对于这些数据进行收集及分析的话，得到的信息的价值是十分可观的。而对于各种科研实验都在不断地出现和完善，而有的实验需要许多的数据，而有一个好的视频监控预测，进行检测目标的轨迹刻画，并进行收集，加上合理的分析运用，得到的成果就显而易见。

总的来讲，如果能对视频目标进行很好的收集和分析，可以最大程度的节省精力，提供精准的实验资料，使所需实验推向更深层次，得到理想的结果，避免不必要的麻烦，提高安全性能，尽最大可能提取所需要的信息，使使用价值达到最大化。

1 算法简介

1.1 三帧差分法

二帧差分法是通过计算相邻两帧图像之间的差值来获取运动区域，由两帧之间的差值判断运动范围；当检测视频中出现相对运动物体时，两帧之间相减，得到差值的绝对值，用阀值来判断存在的运动物体。三帧差分法是在二帧差分法的基础上进行改进，将相邻的三帧图像归为一组进行差分，从而得到运动物体轨迹上的细微变化。……