运 动 对 象检测在面向对象的视频编码、基于内容的检索、安全监控等领域 都有重要用途，特别是在安全监控应用中，运动对象检测是基于视频的安全监 控异常报警任务的关键算法。由于实际监控背景一般比较复杂，例如背景中的 树枝叶晃动、场景照明亮度的变化等都会对运动对象检测造成影响，因此复杂 场景下的运动对象检测不是一项简单的任务。另外，当摄像机运动时，由于图 像背景是不断变化的，进一步增加了运动对象检测的复杂性。-Detection of moving objects in objec

实时监控的功能，可以跟踪任务人物目标，具有实时性，可将视频内容改为监控摄像头-Real-time monitoring functions, tracking task character objectives, real time, video content can be changed to a surveillance camera

：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M