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  隨著現(xiàn)代科技的快速發(fā)展，攝像機(jī)運用在動態(tài)目標(biāo)的情況越來越多，因此未來攝像機(jī)對動態(tài)場景的圖像分析將成為普遍現(xiàn)象。我們所熟知的倍 加 信 車 牌 識 別攝像機(jī)對移動的目標(biāo)也能進(jìn)行檢測，并且倍 加 信 車 牌 識 別系統(tǒng)也已發(fā)展成集計算機(jī)視覺、人工智能、圖像處理等多領(lǐng)域技術(shù)。那么，倍 加 信 車 牌 識 別攝像機(jī)對動態(tài)目標(biāo)的檢測分為幾種？
一、根據(jù)倍 加 信 車 牌 識 別攝像機(jī)的運動軌跡
  在動態(tài)場景中需要考慮更多的因素，比如攝像機(jī)的運動速度如何，攝像機(jī)是否存在往返運動，攝像機(jī)與目標(biāo)的相對運動情況怎么樣，攝像機(jī)的運動是否會引起目標(biāo)的伸縮變化等等。
二、根據(jù)物體身上的像素點的運動矢量
  動態(tài)目標(biāo)運動速度也未必相同，那么圖像中目標(biāo)物體身上的像素點的運動矢量必定是攝像機(jī)和目標(biāo)本身的運動矢量的合成矢量。在這種情況下做運動目標(biāo)的檢測，很明顯的要比在靜態(tài)場景中的目標(biāo)檢測困難得多。
三、根據(jù)目標(biāo)檢測的程序算法來判定動態(tài)目標(biāo)
  目標(biāo)檢測的程序算法在動態(tài)場景中運動要比在不動的靜態(tài)背景下中復(fù)雜得多，因為此時攝像機(jī)和目標(biāo)物體都各自的發(fā)生運動，運動方向可能一致，也可能不一致。