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从多视角几何的角度分析了强视差下基于运动相机的运动目标检测问题，提出了曲面单应模型，给出了多视角下的三维静止场景的约束条件。现在一般的方法是平面加视差或直接用基础矩阵等简单的几何约束，但无法解决约束条件退化的问题。该算法框架提出了比基础矩阵更强的约束条件，将基础矩阵面退化情况改进为曲面单应下的线退化，并根据曲面单应引入了建模、学习、检测的过程，从而解决了约束条件退化的问题。与以往算法不同，该算法不需要主平面，也不需要防止摄像机出现退化的情况。根据实际采集的图像序列进行了分析对比，真实的数据测试表明该算法在保证算法准确性与稳定性的前提下，能快速有效地学习摄像机的运动，极大地提高了运动目标的探测率，解决了约束条件退化的问题。