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⑵光流法
将含有运动目标的视频图像分为背景区和运动目标区两大区域，因此，背景区和运动目标区分别作为一个独立的整体，各自区域的光流矢量是连续变化的，但是，背景区和运动目标区的光流矢量则会有较大的差别。因此，我们可以根据视频图像中光流矢量的变化情况，就可以检测出视频图像中是否存在运动的目标以及目标在视频图像中的位置[12]。
⑶背景差分法
背景差分法是通过图像帧的差分来检测出运动目标，是在经过对视频帧一段时间的训练后得出运动目标所处环境的背景，然后将当前帧与背景帧进行差分并且，对差分结果进行分析进而检测出运动目标。背景差分法比帧间差分法的检测精度更高[13]。
⑷粒子滤波算法
粒子滤波算法是通过采用一组从概率密度上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性，非高斯问题的限制。它基于Markov假设，利用已知的一组观测值来估计以前和现在以及将来的状态值[14] [1