基于OpenCV的运动目标检测与跟踪
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。
其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其能够实时准确地估计运动目标的运动状态而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，包括其基本原理、实现方法、应用场景及挑战。
二、光流法基本原理光流是指图像序列中亮度模式在时间上的变化。
光流法的基本思想是通过计算像素点的速度场（即光流）来检测和跟踪运动目标。
在连续的图像帧中，如果某个像素点在相邻帧之间发生了位移，那么这个像素点就构成了运动目标的特征点。
通过计算这些特征点的运动轨迹，可以实现对运动目标的检测与跟踪。
三、光流法的实现方法1. 稠密光流法：稠密光流法通过计算图像中每个像素点的光流来获取运动信息。
这种方法能够获取较为丰富的运动信息，但计算量较大，实时性较差。
2. 稀疏光流法：稀疏光流法只计算部分特征点的光流，如角点、边缘等。
这种方法计算量较小，能够提高实时性，但丢失了部分运动信息。
3. 基于匹配的光流法：该方法通过在相邻帧之间进行特征匹配来估计光流。
常用的匹配方法包括基于区域的方法、基于模板的方法等。
这种方法能够有效地提取和跟踪运动目标，但需要较高的计算资源和时间。
四、基于光流法的运动目标检测与跟踪技术1. 运动目标检测：通过计算图像序列中像素点的光流，可以检测出运动目标的轨迹和位置信息。
在检测过程中，可以利用阈值等方法对光流进行滤波和去噪，以提高检测的准确性。
2. 运动目标跟踪：在检测出运动目标后，可以利用光流法对目标进行跟踪。
通过计算目标在相邻帧之间的位移和速度等信息，可以实现对目标的实时跟踪和轨迹预测。
五、应用场景及挑战1. 应用场景：基于光流法的运动目标检测与跟踪技术广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。
例如，在智能监控中，可以通过该技术实现对异常行为的检测和报警；在自动驾驶中，可以通过该技术实现对车辆和行人的识别和跟踪；在人机交互中，可以通过该技术实现自然的人机交互方式。
cv2.absdiff() 原理
cv2.absdiff()是OpenCV中的一个函数，用于计算两个图像之间的差异。
这个函数可以帮助我们在图像处理和计算机视觉的应用中进行物体检测、运动检测、图像分割等操作。
下面将介绍cv2.absdiff()函数的原理及其在图像处理中的应用。
一、cv2.absdiff()函数的原理cv2.absdiff()函数的原理其实很简单，它主要是通过计算两个输入图像之间对应像素的差的绝对值来实现的。
具体而言，假设我们有两个大小相同的图像A和B，那么cv2.absdiff()函数的操作就是对应的像素相减，并取绝对值，得到一个新的图像C。
C(x,y) = |A(x,y) - B(x,y)|。
二、cv2.absdiff()函数的使用方法在OpenCV中，我们可以很容易地使用cv2.absdiff()函数来计算两个图像之间的差异。
下面是使用cv2.absdiff()函数的基本步骤：1. 导入必要的库我们需要导入OpenCV库，以及其他需要的库。
在Python中，可以使用以下语句导入OpenCV库：```pythonimport cv2```2. 读取图像接下来，我们需要读取要进行差异计算的两个图像。
在OpenCV中，可以使用cv2.imread()函数来读取图像：```pythonimage1 = cv2.imread('image1.jpg')image2 = cv2.imread('image2.jpg')```3. 计算差异有了两个图像后，我们就可以使用cv2.absdiff()函数来计算它们之间的差异了：```pythondiff = cv2.absdiff(image1, image2)```4. 显示结果我们可以将计算得到的差异图像显示出来，观察图像之间的差异：```pythoncv2.imshow('Difference', diff)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```三、cv2.absdiff()函数在图像处理中的应用cv2.absdiff()函数在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
《2024年基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》范文
《基于OpenCV的人脸跟踪识别系统研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人脸跟踪识别系统在安全监控、智能交互等领域中得到了广泛应用。
OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的重要工具，为开发高效、准确的人脸跟踪识别系统提供了强大的支持。
本文旨在研究基于OpenCV的人脸跟踪识别系统，探讨其原理、实现方法及性能表现。
二、人脸跟踪识别系统原理人脸跟踪识别系统主要依赖于计算机视觉和图像处理技术。
系统通过捕获视频流，利用OpenCV中的人脸检测、特征提取、跟踪等算法，实现对人脸的实时跟踪和识别。
1. 人脸检测：系统首先通过人脸检测算法，从视频流中检测出人脸。
OpenCV提供了多种人脸检测方法，如Haar级联、DNN （深度神经网络）等。
2. 特征提取：检测到人脸后，系统需要提取人脸的特征。
OpenCV支持多种特征提取方法，如HOG（方向梯度直方图）、LBP（局部二值模式）等。
3. 跟踪算法：系统采用跟踪算法，对检测到的人脸进行跟踪。
常用的跟踪算法包括光流法、KCF（核相关滤波）等。
4. 人脸识别：在跟踪过程中，系统可以对人脸进行识别。
通过将提取的特征与预定义的人脸数据库进行比对，实现人脸识别。
三、基于OpenCV的人脸跟踪识别系统实现基于OpenCV的人脸跟踪识别系统实现主要包括以下几个步骤：1. 环境搭建：安装OpenCV及相关依赖库，配置开发环境。
2. 视频流捕获：使用OpenCV的VideoCapture类，捕获视频流。
3. 人脸检测：利用OpenCV中的人脸检测算法，从视频流中检测出人脸。
4. 特征提取与跟踪：对检测到的人脸进行特征提取和跟踪，可采用多种算法进行实现。
5. 人脸识别：将提取的特征与预定义的人脸数据库进行比对，实现人脸识别。
6. 结果输出与展示：将识别结果以图像、文本等形式输出和展示。
四、性能分析基于OpenCV的人脸跟踪识别系统具有较高的实时性和准确性。
在人脸检测方面，OpenCV提供了多种高效的人脸检测算法，能够快速准确地从视频流中检测出人脸。
基于Mean Shift视频运动目标跟踪
基于Mean Shift视频运动目标跟踪作者：魏保华来源：《计算机光盘软件与应用》2014年第01期摘要：视频监控是安全防范系统的重要组成部分，而视频运动目标检测和跟踪技术则是智能视频监控的关键技术。
Mean Shift算法是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值的稳定的方法，并因其它计算量小，简单易实现而广泛应用于实时跟踪场合。
在离散的数据集上，Mean Shift能很快的找到数据分布最密集的点，本文介绍了使用OpenCV实现Mean Shift的方法，分析其在跟踪方向的优势与不足。
关键词：目标跟踪；OpenCV；Mean；Shift；颜色直方图中图分类号：TP391.41视觉是人类从外界获取信息的主要途径。
运用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，将三维环境信息储存为二维信息，并进一步做图像处理，合成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉试图建立能够从图像或者多维数据中获取…信息‟的人工智能系统。
在这些应用领域中，如何利用计算机把运动目标从有干扰的背景中检测出来并对其进行识别、跟踪、管理等处理是需要研究的关键技术。
1 视频运动目标跟踪20世纪60年代后期，蒙特卡罗方法被引入自动控制领域。
1975年，Fukmaga等人在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出Mean shift。
1995年，Yizong Cheng在“Mean shift mode seeking and clustering”中定义了一族核函数，设定了一个权重系数，扩充了基本Mean Shift算法，扩大了其适用范围。
1999年，Intel公司在均值偏移理论的基础上建立了CAMSHIb'T算法，以及基于此算法的人脸跟踪系统，将均值偏移算法扩展到运动目标跟踪领域中。
基于Mean shift的研究有许多成果发表[1-3]。
2000年，Comaniciu[4-5]等人将Mean Shift作用于非刚性物体的实施跟踪。
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现
基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统设计与实现目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 国内外研究现状及发展动态 (5)二、相关工作与技术基础 (6)2.1 OpenMV摄像头介绍 (8)2.2 目标检测与跟踪算法概述 (9)2.3 控制系统设计基础 (10)三、系统设计与实现 (12)3.1 系统总体架构设计 (13)3.2 图像采集模块设计 (15)3.3 目标检测与跟踪模块设计 (16)3.4 控制模块设计 (18)3.5 执行机构设计与实现 (19)四、实验与测试 (21)4.1 实验环境搭建 (22)4.2 实验方法与步骤 (23)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 系统优化与改进 (26)五、总结与展望 (28)5.1 研究成果总结 (29)5.2 存在的不足与局限性 (30)5.3 对未来工作的展望 (32)一、内容概括本文档主要围绕基于OpenMV摄像头的运动目标控制与自动追踪系统的设计与实现展开。
介绍了OpenMV摄像头的基本原理和功能，以及其在运动目标检测与追踪领域的应用前景。
系统阐述了设计思路与方法，包括硬件选型、软件架构设计、运动目标检测算法选择及实现等关键环节。
在硬件选型部分，我们选用了具备较高性能的OpenMV摄像头，并配置了相应的驱动程序，以确保其稳定运行。
在软件架构上，我们采用了分层设计思想，将系统划分为前端图像采集、中端图像处理与目标检测、后端控制与执行三个层次，以实现各模块之间的高效协同。
在运动目标检测方面，我们重点研究了基于OpenCV的运动目标检测算法，通过优化算法参数和提高计算效率，实现了对运动目标的快速准确检测。
我们还探讨了如何利用深度学习技术来进一步提升检测精度和鲁棒性。
在控制与追踪策略方面，我们根据运动目标的速度、方向等特性，设计了相应的PID控制器和模糊控制算法，以实现对摄像头的精确控制和稳定追踪。
opencv multitracker跟踪原理
opencv multitracker跟踪原理
OpenCV的多目标跟踪器（MultiTracker）原理是使用多个单独的跟踪器同时
追踪多个目标，跟踪器之间相互独立并且没有交叉信息。
在每个跟踪器内部，使用设置好的跟踪算法，如KCF算法等，跟踪相应的目标。
通过在新的帧中搜索所有已经激活的跟踪器，确定每个目标的位置，并根据跟踪器的运动轨迹进行预测，以便在目标消失或运动变得更快的情况下能够继续跟踪。
MultiTracker支持跟踪矩形区域（ROI），可以使用人工选择定位框或手动输入位置信息。
跟踪器将始终努力保持在选择框内部，如果目标离开初始框，跟踪器将失效并停止追踪该目标。
总之，MultiTracker使用多个单独的跟踪器同时追踪多个目标，通过跟踪器的运动轨迹进行预测，从而达到对多个目标的连续跟踪的效果。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术因其高效、实时和准确的特性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是一种描述图像序列中像素点强度变化的技术。
在运动场景中，光流反映了像素点在时间维度上的运动轨迹。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，主要是通过计算图像序列中像素点的光流信息，进而确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法的计算方法光流法计算的基本思想是假设在相邻两帧图像中，像素点的运动速度是连续的。
根据这个假设，可以计算出每个像素点的速度矢量，即光流。
常用的光流计算方法包括稀疏光流法和稠密光流法。
稀疏光流法主要关注图像中的特征点，通过匹配特征点来计算光流；而稠密光流法则计算图像中每个像素点的光流信息。
四、运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中每个像素点的光流信息，得到图像的运动场；然后，根据运动场的分布和特性，检测出运动目标的位置和轨迹；最后，利用一定的跟踪算法，对运动目标进行持续跟踪和轨迹预测。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。
其优势在于能够实时、准确地检测和跟踪运动目标，对光照变化、遮挡等复杂场景具有较强的适应性。
此外，该技术还能为后续的目标识别、行为分析等提供可靠的数据支持。
六、技术挑战与展望尽管基于光流法的运动目标检测与跟踪技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
例如，在处理高动态场景、多目标交互等复杂情况时，算法的实时性和准确性有待提高。
未来，该领域的研究将围绕提高算法的鲁棒性、降低计算复杂度、融合多源信息等方面展开。
同时，随着深度学习、机器学习等技术的发展，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术将更加智能化和自动化。
opencv kcf算法使用
摘要: 本文旨在探讨OpenCV中的KCF算法的使用。
首先介绍KCF算法的原理及其在目标跟踪中的应用，然后详细讲解KCF算法在OpenCV中的使用方法，并提供一些实际案例和代码示例。
通过本文的阐述，读者可以更好地理解KCF算法的工作原理，并在实际应用中灵活运用该算法。
一、概述KCF（Kernelized Correlation Filters）算法是一种用于目标跟踪的算法，基于相关滤波器和核技巧。
它在目标跟踪领域有着广泛的应用，并且在速度和准确性上都有较好的表现。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能，同时也集成了KCF 算法。
本文将重点介绍KCF算法在OpenCV中的使用方法，并给出一些实际案例和代码示例。
二、KCF算法原理KCF算法是基于相关滤波器的目标跟踪算法，其核心思想是通过学习训练样本的特征来构建模板，并使用该模板来寻找目标在下一帧图像中的位置。
KCF算法在不同尺度和位置上对目标特征进行了有效的提取和描述，同时使用了核技巧来提高算法的运算速度和准确性。
KCF算法的主要步骤如下：1. 初始化：选择目标区域，并提取其特征作为训练样本。
2. 训练：使用训练样本构建相关滤波器模型。
3. 目标定位：在下一帧图像中利用相关滤波器模型进行目标定位。
4. 更新：根据新的目标位置和特征来更新相关滤波器模型。
KCF算法通过有效的特征提取和学习训练样本来实现目标跟踪，其核技巧和滤波器设计使得算法具有较快的运行速度和较高的准确性。
三、KCF算法在OpenCV中的使用在OpenCV中，KCF算法的使用非常简便。
下面将介绍KCF算法在OpenCV中的具体实现步骤。
1. 导入相关的模块首先需要导入相关的模块，包括OpenCV模块和numpy模块。
```pythonimport cv2import numpy as np```2. 读取视瓶文件使用OpenCV的VideoCapture()函数来读取视瓶文件，并获取第一帧图像。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
课题研究的主要任务及技术指标
主要任务：
该毕业设计的主要工作包括了解摄像头图像采集系统的工作过程，首先实现摄像头的数据采集过程，进而编写基于VC的图像处理程序，对画面中的动态物体进行识别并用矩形方框将其标记。
技术指标：
构造出完整的基于VC的摄像头数据采集及运动图像跟踪系统；实现摄像头的数据采集过程，进而编写基于VC的图像处理程序，对画面中的动态物体进行识别并用矩形方框将其标记。
Keywords:moving target detection;frame difference method;video frame;OpenCV
1
如何更好地、更准确地理解视觉信息已经成为当前科学研究的一个重要课题。而计算机视觉就是通过计算机代替人眼及大脑对外界环境进行感知、分析和理解。随着计算机技术的不断发展和计算机性能的逐渐提高，计算机视觉成为了一个崭新且发展迅速的热门领域，并成为计算机科学的重要研究领域之一。计算机视觉技术已经在许多领域得到广泛应用，可以这么说，需要人类视觉的场地方几乎都可以借助于计算机视觉。许多人类视觉无法触及的场合，如危险场景监测、微观物体精确定量、不可见物体感知等，计算机视觉更突显其优越性。
本文的主要内容及结构
本文选取的运动目标检测跟踪的算法作为研究重点。利用OpenCV和Visual C++组建实验平台，针对数字图像特定噪声的去除、运动目标的正确识别与分割、处理的实时性要求等难点进行了研究。
最后，光流场法是分析序列图像中运动目标的重要方法，它既可以用于运动目标的检测，也可以用于运动目标的跟踪。所谓光流是指图像中灰度模式运动的速度；它是景物中可见点的三维速度矢量在成像平面上的投影，它表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化；同时光流场携带了有关运动和结构的丰富信息。光流场的计算最初是由国外两名学者提出的，它是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础的运动目标探测的有效方法。光流法能够较好的处理运动背景的情况，但计算量巨大，难以应用到实时系统，同时对噪声比较敏感，精度较低，难以得到运动目标的精确边界。而张泽旭等将Canny边缘提取融入光流场分割技术，对单运动目标和多运动目标均取得了比较满意的效果,实时性也大大提高。但如何进一步提高其抗噪性、实时性和运算速度，有待于深入研究。
基于VC的运动图像跟踪算法设计
学院
自动化学院
专业
班级
学号
姓名
指导教师
负责教师
沈阳航空航天大学
2013年6月
摘
运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的一个重要分支与基础，在工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域具有广泛的应用前景，一直受到广泛的关注，并成为计算机视觉领域的一个研究热点。但是由于运动目标检测问题本身的复杂性，运动目标的检测与跟踪依然面临着诸多挑战。本文在现有研究成果的基础上，对静态场景下的运动目标检测跟踪进行了深入的讨论。
1.1
随着计算机技术的高速发展，运动物体的检测和跟踪在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、多媒体技术等领域越来越受到人们的关注。运动跟踪和检测的应用广泛，在智能监控和人机交互中，如：银行、交通、超市等场合常常使用运动跟踪分析技术，通过定位物体并对其行为进行分析，一旦发现物体有异常行为，监控系统就发出警报，提醒人们注意并即时的处理，改善了人工监督注意力分散、反应时间较慢、人力资源浪费等问题。运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的实用价值。特别在军事上，先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。正因如此，对运动目标的跟踪和检测的研究很有价值。
帧差法即帧间差分法，是在连续的图像序列中，提取两个或三个相邻帧，采用基于像素的时间差分来获取图像中的运动信息。帧间差分法计算简单，对动态环境具有较强的适应性，但不能提取出目标的所有相关点，容易在目标内部形成“空洞”，而且要求背景绝对静止或基本无变化(噪声较小)，因而适用场合有限。
背景减法也称背景差分法，基本思想是将当前帧图像与事先存储或者实时得到的背景图像相减，即当前图像与已知背景图像之间的差分。较早期的背景差分法有均值、中值、运动平均、高斯模型方法等，随着研究的深入，逐渐出现了一些比较成熟的背景差方法。1999年MIT的C.Stauffer提出了基于混合高斯模型的背景差方法，针对高斯噪声的复杂背景，采用多个高斯分布描述像素过程；2000年MIT的Oliver等人提出了背景特征化建模的方法。主要研究的焦点都落在了背景更新与建模方法上。从实际应用角度来看,帧差和背景减相结合的运动检测是使用最广泛的一种方法。Spagnol等人提出了一种运用邻域的相关系数结合帧差和背景减来进行运动检测的方法,该方法不仅有效地抑制了光照变化对检测结果的影响,并解决了阴影、重影和伪前景等问题。但国内有人指出了Spagnol的方法的三个不足之处：①会将背景颜色一致的区域误判为前景；②当运动目标速度缓慢或静止时，存在漏检；③在背景复杂的情况下，背景更新策略将使背景模型退化。并且，提出了首先用灰度拉伸变换，并结合灰度值信息来改进邻域相关系数的计算方法，以排除背景的误判；然后通过在帧差和背景减相结合的策略中加入运动分析，用来改善运动缓慢目标的检测结果；最后在背景复杂的情况下用运行期更新法进行背景更新，以防止背景模型的退化。
This article first basic method of moving target detection-frame difference method and background subtraction method conducted in-depth study and discussion, and then, by means of OpenCV technology, Visual C 6.0 programming environment developed a moving target detection and tracking system. The system and the collection of the associated video sequence after pretreatment, the video image of the moving target sequence comparison reliably detected. Through systematic test results and data can be concluded: Based on OpenCV design moving target detection and tracking system has good real-time, be able to properly carry out real-time moving target detection and tracking.
1.3
由运动目标所形成的图像序列可分为两种情况：一种是静态场景，一种是动态场景。前一种情况通常发生在摄像机相对静止状态（如监视某一路口车流量的固定摄像机），后一种情况通常发生在摄像机也在相对运动状态（如装在卫星或飞机上的监视系统）。
近几年来，研究人员提出了许多方法用于检测和跟踪序列图像中的运动目标，其中绝大多数方法都假设用于获取序列图像的背景是静止的，而大多数实际情况也满足这一假设，所以人们主要研究的是背景静止－物体运动这种情况下获取的动态序列图像。针对这种情况，现有的运动目标检测方法主要有三类:帧差法（Temporal difference）、背景减法（Background subtraction）、光流场法（Optical flow）。
1.2
数字图像处理技术是20世纪60年代随着计算机技术和VLS（I Very Large Scale Integration）的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了巨大的成就。
20世纪20年代,图像处理技术首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。到20世纪50年代,计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。1964年美国喷气推进实验室通过计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,获得了巨大成功。20世纪60年代末,数字图像处理初步具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高要求的方向发展。特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。进入21世纪后，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。属于这些领域的有航空航天、生物医学工为一门引人注目、前景远大的新型学科。
总的来说，过去的二三十年中，国内外学者在运动目标检测理论及其实现方面做了大量、深入的研究工作，取得了令人瞩目的成果，并将研究的成果应用到很多领域，如智能监控系统、军事制导等等。但是由于运动目标检测问题本身的复杂性和目前视频技术发展水平的限制，运动目标的检测技术至今仍然处于研究和讨论阶段，到目前为止，还没有出现能够适用于各种场合、各种情况的通用算法。现今的各种算法在稳健性、准确性、可靠性等方面还有着这样、那样的不足。这些算法有的简单、易于实现，实时性好，但可靠性不高，在复杂场景和运动下算法容易失效；有的虽然可靠性较高，但算法过于复杂，不利于进行实时检测。而且，静态场景下的运动目标检测的研究较多；而动态场景下的检测研究较少，算法还不成熟。已有的运动目标检测系统大多受限于特定的应用场景，目标检测算法还有待于进一步研究和优化，研究一种鲁棒性好、精确度高、性能稳定和适用性强的运动目标检测算法依然任重道远，面临巨大挑战。