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国外对于视频检测技术的研究开始进行的较早。国外的视频检测技术经过这些年的发展，己经相当成熟。例如美国ISS公司的AUTOSCOPE，是一个比较成功的商业系统，具有实时跟踪检测交通参数的能力，在交通信息采集领域，是国际上最具竞争力的视频检测系统之一。另外还有一些国外的公司在这方面也从事了应用研究和开发工作，推出了各自成熟的产品。例如ITERIS公司Vantage系列视频检测处理单元的最新视频检测器产品：Vantage Edge2，比利时Tmficon公司推出的Monitor系列等。9314
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背景自适应二进制算术编码技术[7]的发展,使得视频编码技术水平有了较大的提高，降低了对硬件的要求。在保持编码效率的前提下提高了处理效率，使得视频图像处理技术迈上了一个新的台阶。
视频图像中运动对象的分割与检测在技术上由于涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，因而具有较强的研究价值和意义。目前，在美国、日本、欧洲己经有大量的目标检测与跟踪的研究工作，并且也出现了大量的国际会议和新闻组。基于彩色的图像分割方法在文献中的介绍了多种，可分为：边缘检测，直方图阈值，基于区域的方法，特征聚类，神经网络以及统计方法。直方图阈值法是最常用的图像分割技术 [11]。在国内也出现了一定规模的研究，同时也定期召开一些相关会议探讨研究成果和发展方向，但与国外一些国家的研究相比，国内还有一定的差距。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多文数据中获取信息的人工智能系统。运动目标的检测与跟踪作为计算机视觉研究领域的一个分支，就就是对场景内的运动目标，进行实时的观测，运动目标可以是人，也可以是车辆等，并在此基础上对被观测对象进行分析。近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上面，这方面的典型应用包括自动化的视频监控系统、视频MPEG编解码技术、人机交互的感知接口、军事上的制导、雷达视频图像中的目标分析。
新一代支持甚低码率传输的压缩标准MPEG-4，提出了基于内容编码的重要思想。[1]正是多媒体领域产生的这种基于内容的可视信息表达方法的强烈需求，使视频对象分割技术成为一个研究热点。
ISO的MPEG-4标准的第一版已干1999年1月正式公布，标准的第二版也将在1999年12月公布。较之HPEG前两个图像压缩标准而言，MPEG-4为多媒体数据压缩提供了一个更为广阔的平台，它更多定义的是一种格式和框架，而不是具体的算法。MPEG-4的出发点就是希望建立起一个更自由的通信与研发环境，人们可以在系统中加入许多新的算法，为用计算机软件做编码、解码提供了更大的方便。官可以将各种各样的多媒体技术充分用于编码中，除包括压缩本身的一些工具、算法，还包括图像分析和台成、计算机视觉、计算机图形、虚拟现实和语音合成等技术。