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