文献综述
1.1目标检测技术的背景及研究意义如今的汽车数量剧增，虽然带来了生活上的便利，但是其安全隐患造成交通事故频发若利用无人驾驶技术感知车身周边环境，使得汽车提前预估发生事故的风险，采取相关的防控操作，即可有效降低交通事故发生的概率，降低人员伤亡及经济损失。
近几年来，无人驾驶技术突飞猛进，各大整车企业、无人驾驶系统解决方案提供商正快速将无人驾驶技术向商业化落地推进。
无人驾驶系统包含传感器融合技术、信号处理技术、通信技术、人工智能技术等，是一种通过多种传感器来识别车辆所处的周边环境和状态，并根据获得信息自主做出分析判断，从而自主控制车辆运动，最终实现无人驾驶。
感知系统提供的信息是后续决策和控制的前提和基础，对无人驾驶整体性能表现起到决定性作用，由于无人驾驶车辆需要实时获取道路中的障碍物信息，因此目标检测技术是感知系统中的关键技术之一，目标检测对车载摄像头采集到的图像进行检测，获取目标类别和位置等信息。
运动目标检测是数字图像处理技术的一个重要部分，是计算机视觉、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤。
视频图像中运动目标的检测技术已广泛应用于机器人导航、智能视觉监控系统、多媒体技术、视频压缩技术、工业生产检测、医学图像分析、军事应用等各个领域。
目前，运动目标检测的理论层出不穷，应用的方法日新月异，显示出良好的发展前景，因此，研究运动目标检测技术有着很大的现实意义和应用价值。
1.2运动目标检测技术的传统方法1. 背景差法又称去背景法，相对于其他方法而言，背景差法简单易于实现，是最受欢迎的运动目标检测方法之一。
它是安全监控中最常用的运动对象检测算法。
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