摘要
运动目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，近年来在智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域得到广泛应用。
本论文以Matlab环境为基础，对运动目标检测技术进行了深入研究。
首先，论文阐述了运动目标检测的基本概念、研究意义和应用领域，并介绍了常用的图像分割、目标特征提取以及运动目标检测算法。
其次，对国内外相关研究现状进行了综述，分析了传统运动目标检测算法的优缺点，并探讨了深度学习技术在该领域的应用趋势。
论文重点研究了基于Matlab环境的运动目标检测系统设计，包括系统需求分析、系统总体设计和系统模块设计与实现，并通过实验验证了系统的有效性和可靠性。
最后，对全文进行了总结，并展望了运动目标检测技术的未来发展方向。
关键词：运动目标检测；Matlab；图像处理；计算机视觉；深度学习
近年来，随着计算机技术和数字图像处理技术的迅速发展，运动目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，在智能监控、自动驾驶、机器人导航、人机交互、医学图像分析等领域得到了越来越广泛的应用[1-3]。
运动目标检测是指从图像序列中识别出运动目标，并确定其位置、大小、形状、速度等信息的过程。
运动目标检测的核心任务是从视频或图像序列中分离出前景目标（运动目标）和背景图像，进而分析和提取运动目标的特征信息。
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