运动目标检测问题是计算机视觉领域的研究热点问题，涉及到了模式识别、图像处理、概率论与数理统计等多门学科，在交通系统、军事领域、生产控制等领域有着极为广阔的应用前景。　　 运动目标检测的研究对象是视频序列，或者说是图像序列。运动目标检测就是首先判断视频序列中是否存在运动目标，然后确定运动目标的位置并将其提取出来。目前，常见的运动目标检测算法有背景消除法、帧差法、光流法等。其中，背景消除法中的背景建模方法由于其较好的检测效果得到越来越广泛的应用。　　 本文通过对混合高斯、码本、核密度估计等几种背景建模算法研究后，选取检测效果较好的码本算法作为系统运动检测的算法。使用OpenCV计算机视觉库，实现了运动检测系统。本文的主要工作如下：　　 ①阐述了运动检测的研究背景、意义以及国内外的研究现状；　　 ②介绍了数字图像的基础知识，如颜色空间、图像形态学操作、视频压缩等。　　 ③分析了码本、混合高斯、核密度估计等几种运动检测算法的原理，重点研究了码本算法；　　 ④使用UML建模工具，完成了运动检测系统的设计。采用OpenCV计算机视觉库，使用C++语言实现了上述几种运动检测算法以及运动检测系统；　　 ⑤最后，对于不同的监控环境，从系统的检测效果方面比较了上述几种运动检测算法的优缺点。实验结果表明，码本算法检测效果明显优于其他几种算法。　　 本文最终完成并达到的效果是：可以对监控视频中单个目标或多个无遮挡情况的目标进行有效检测，并可以处理目标间存在简单的交叉、遮挡的情况。