提出一种目标检测算法，首先选取视频的第一帧作为背景帧，运用加权累加图像方法更新背景图像，背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定，再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值，通过熵值判断出特征目标。实验结果表明，该算法简单，稳定性好，能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。

针对视频中运动目标检测实时性问题，提出了一种基于混合高斯模型的背景差分法的 FPGA实现方法．背景差分算法是运动检测算法中最常用的方法，该算法首先对实时得到的图像序列进行建模，得到运动场景的背景模型．然后在运动目标分割中及时的根据场景变化更新背景．考虑到实时性要求的高帧率、高分辨率视频分割任务，利用FPGA并行处理和硬件实现的优点，对混合高斯模型进行修改来对它进行定制，以适合于硬件实现．最后，通过在FPGA开发平台进行了仿真实现，结果验证了算法在硬件实现的正确性，以及在实时性能上的提高．

视频目标跟踪同主要是对于视频图像中我们感兴趣的目标进行实时跟踪。 背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。 在基于背景差分方法的运动目标检测中，背景图像的建模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何运动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。 背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的 关于该资源的详细功能，可私信博主，进一步了解！

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