本文主要研究的是运动车辆上的视觉检测，首先介绍了能够实施检测的硬件平台，然后接着研究了通过硬件平台获取图像之后，如何对其进行预处理，如仿射变换、图像滤波除噪；经过初步处理之后，开始对目标进行区域分割或者边缘分割，这两种技术针对不同的情况，各自有各自的优缺点；获得目标区域之后就需要对其进行描述以及识别，从形状的表示到骨架的描述，这是在提取目标图像的重要特征，为后面的识别提供信息依据；通过前面对目标图像的处理之后，变化的目标图像与变化的背景图像就会被分别归类，最后对被分类的图像像素运用改进的融合检测法。该检测法主要是针对运动车辆抖动以及摄像头平移运动从而引起的一些干扰问题而提出的，具体就是在SAD（求和绝对误差）算法的基础上运用光流法的算法，以此来消除平移运动及抖动产生的视频干扰信号，从而获得稳定的视频流，实现在运动车辆上用摄像头对动态目标的正确检测。另外，SAD算法主要是针对运动区域检测，运用它的这个特点可以将需要的目标区域提取出来，因此在这个基础上再对其进行光流计算，还可以克服计算量大和实时性差的问题，从而节省了大量的数据存储空间和时间，于是大大地提高了实时性。实验结果表明，运动车辆上的视频动态目标检测很成功。