随着人工智能时代的到来,计算机视觉作为人们日常生活的一种辅助工具,其作用也愈发的重要起来。目标检测在计算机视觉中是最切近人们日常生活的一个分支,近些年来更是在各个领域中得到了越来越广泛的应用。目前,目标检测的研究主要是集中在静平台方面,也就是摄像头是在静止的条件下。但是在实际应用中,应用场景需要在动平台或摄像头运动条件下进行目标检测,此时针对静止情况的方法将不在适用,因此,需要研究动平台下动目标检测技术。在摄像机旋转采集到的图像中,除了前景发生运动之外,还会伴随着背景的运动。由于摄像机水平旋转条件下复杂的成像机制,这些背景运动并不是传统意义上的线性运动。若是使用针对摄像机静止条件下的相关方法,则会产生较大的误差,无法检测前景运动目标。本文针对在摄像机旋转过程中所存在的这些问题,设计并实现在摄像机旋转过程中基于图像补偿和角点光流跟踪的动目标检测方法,方法具体内容如下:(1)以摄像机的成像机制为基础,对在水平旋转条件下的摄像机成像过程进行动态建模。在所建立的模型中,以前后帧图像中所匹配到的特征点对作为输入,求解运动模型的参数。在此动态模型的基础上,对图像进行补偿,解决因为摄像机旋转所产生的非线性运动问题。对图像进行初步的处理,为后续进行目标检测打下基础。(2)为进一步消除前景运动目标的误检测,本文基于柱面投影原理,建立一个公共坐标系,在此坐标系中利用运动目标光流跟踪的方法消除前景运动目标检测中的误检测。为降低在运动目标连续检测过程中背景角点的误匹配的影响,本文基于点跟踪技术和对极约束原则对角点进行筛选,去除误匹配背景角点,只保留前景运动目标角点。