随着内河航运事业的快速发展以及内河桥梁数目的增多，内河船桥碰撞事故发生的风险日益增大。如何避免事故的发生是当前内河航运面临的重要问题。针对这一问题，提出了多种综合利用图像预处理，运动目标检测，航迹关联等相关技术，对采集的视频图像进行实时分析，对桥区内运动船舶目标进行检测和跟踪的方法。论文以桥区运动船舶目标为例，对运动目标检测和跟踪方法进行了研究，本文主要研究内容如下：首先，在目标检测方面，论文研究了多种基于单点像素灰度特征的常规运动目标检测方法，这些方法包括相邻帧差法、光流法、混合高斯模型法。本文通过实验的方法判明这些方法不适合本文场景。其次，基于像素邻域相关这一特点，论文研究了基于视觉背景提取（VisualBackground Extractor）运动目标检测算法，深入研究了像素的时空显著性特征（Spatial-Temporal Saliency feature）、局部纹理模式特征（Local Binary Patterns）等基于邻域相关性的特征，为解决本文应用提供了有效的候选特征。本文通过实验的方法判明局部纹理模式特征较为适合本文场景。最后，基于应用环境的特点，本文提出了一种基于纹理特征的自适应运动船舶检测和跟踪算法，算法采用基于改进的局部二值模式纹理特征取代亮度特征，在此基础上建立可以实时更新的局部二值模式纹理特征背景，以背景模型方法提取运动目标，并以简单的近邻方法实现对其跟踪。本文通过使用视频监控技术，有效取得船在桥区内位置信息，同时，也为后续碰撞危险等级判定及避碰决策提供了依据。