运动目标检测是视频监控、计算机视觉以及模式识别等领域的一个重要研究内容，在安全监控、智能交通、军事导航等方面有着广泛的应用前景，其检测结果直接影响着后续的目标定位、跟踪以及运动行为的理解。本文主要研究固定场景情况下视频监控系统中运动目标检测算法。　　 文章提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法，主要包括背景建模、前景提取、阴影检测、报警几个模块。背景建模包括采用帧差法对背景模型进行初始化，并按照一定的规则自适应的更新背景。前景通过当前输入图像与背景做差获到。在阴影检测部分，本文对灰度空间中的阴影检测算法进行了研究实验。文章最后提出了一种鲁棒性较好的报警规则。　　 本文的主要工作如下：　　 (1)前期进行了大量的研究分析，比较了几种运动检测算法的特点与应用价值。　　 (2)融合多种检测算法，提出了基于区域选择性更新的自适应背景模型。　　 (3)提出了基于互相关函数的灰度空间下阴影检测算法。　　 (4)对检测出的运动前景使用改进的帧差法进行报警。　　 实验结果表明，该算法能够有效地解决背景更新、背景扰动、光照变化影响等问题。