基于视频的运动车辆检测文献综述

运动车辆检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能交通、自动驾驶、安防监控等领域具有广泛的应用价值。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于视频的运动车辆检测取得了显著进展，涌现出许多高效、鲁棒的算法。

本文首先介绍了运动车辆检测的相关概念，包括目标检测、视频分析、运动目标检测等，并阐述了其在实际应用中的重要意义；其次，对基于视频的运动车辆检测方法进行了分类概述，详细介绍了传统方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；接着，重点阐述了基于深度学习的运动车辆检测方法的研究现状，对近年来出现的典型算法、数据集和评估指标进行了详细介绍和分析；最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：运动车辆检测；视频分析；目标检测；深度学习；计算机视觉

运动车辆检测是指从视频序列中识别出运动的车辆，并确定其位置、大小、速度等信息。

它是计算机视觉领域中目标检测和视频分析的一个重要分支，与静态图像中的车辆检测相比，视频中的车辆检测需要考虑更多的时间信息和运动特征。

目标检测：目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，旨在从图像或视频中识别出特定类别的物体，并确定其位置和大小。

常见的目标检测算法包括传统的基于特征的方法和基于深度学习的方法。

视频分析：视频分析是指利用计算机视觉技术对视频数据进行分析和理解，提取其中的有用信息。

常见的视频分析任务包括目标检测、目标跟踪、行为识别等。