本文是研究H.264视频及在H.264视频中对动态目标进行检测的问题。视频中的动态目标检测是计算机视觉领域的一个经典课题,其应用广泛。由于视频承载了大量的信息,占用的存储空间大,传输带宽要求高,所以现在视频的保存和传输基本上都是经过压缩编码处理的。目前视频编解码标准中,H.264是最先进的,它有更好的压缩效率和网络适用性。文中介绍了一些H.264标准的特性。在经过压缩的H.264标准的视频文件中进行动态目标的检测有广泛的实用性。在动态目标检测方面介绍了一些传统的检测方法,有基于压缩域的和非压缩域的,并对典型的传统方法进行了实验和分析。在压缩视频中,运动估计技术能够很好的消除帧间冗余。运动估计技术会产生承载了宏块主要运动信息的运动矢量。在压缩域中对动态目标检测的基本思想就是利用运动矢量。本文的基本思想是对每一帧的运动矢量进行处理,用背景运动补偿的方法进行检测。本文对拓展中值滤波进行了改进,用来对运动矢量场中的噪声进行滤波。针对背景的移动引入了背景运动补偿,对复杂移动的背景还用了树状分裂的方法。针对画面中的噪声,本文用四邻域模板进行去噪。对检测后的目标基于运动矢量一致性进行增长。随后给出了七个视频的检测实验,结果显示本文算法有效。最后对算法给予总结并指出不足,希望本文能够为以后的研究者提供一些有益的思路。