计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪,它将图像处理、模式识别、自动控制、人工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起,主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断、智能交通等各个方面,因此该技术已经成为一个重要的研究方向。本文主要研究静止背景下运动目标的检测和提取,以及运动目标跟踪等方面的内容。(1)首先介绍了常用的运动目标检测算法,例如帧差法和背景差法两种算法的基本原理,详细分析了高斯混合模型提取背景的算法,试验中采用的是高斯混合模型算法和边缘检测相结合的方法。(2)在运动目标跟踪方面,介绍了mean-shift算法的基本知识点。本文采用前景检测和mean-shift算法相结合,通过mean-shift向量的计算,寻找目标的真实位置。通过实验证明运用此方法跟踪运动车辆,其准确度比较高。(3)绘制车辆跟踪的轨迹,当车辆发生越道时,可以及时发现违章车辆。并且由于实验室项目需要,已将跟踪部分的代码提取出来,方便以后的使用。