摘要
运动目标检测作为计算机视觉领域的关键课题，在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域发挥着至关重要的作用。
静态场景下的运动目标检测旨在从静止的背景中识别和提取运动物体，其挑战在于如何有效区分背景和目标，以及如何处理光照变化、阴影遮挡等干扰因素。
本文将从运动目标检测的基本概念出发，梳理国内外研究现状，深入探讨基于背景差分、光流法以及深度学习的静态场景运动目标检测方法，并对各种方法的优缺点进行比较分析。
最后，总结现有方法面临的挑战，并展望未来的研究方向。
关键词：运动目标检测；静态场景；背景差分；光流法；深度学习
随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测作为其重要分支，近年来受到越来越广泛的关注。
运动目标检测的目标是从图像序列中识别并提取出运动物体，其应用领域涵盖了智能监控、自动驾驶、机器人导航、视频分析等众多方面。
静态场景下的运动目标检测是指在假设摄像机静止的情况下，对场景中的运动目标进行检测。
与动态场景相比，静态场景下的背景相对稳定，这为目标检测提供了一定的便利。
然而，静态场景下的运动目标检测仍然面临着诸多挑战，例如光照变化、阴影遮挡、背景扰动等因素都会对检测结果造成干扰。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
