便利店防盗摄像头的运动检测算法原理 运动检测算法通过分析连续视频帧之间的像素变化来识别画面中的运动物体。其核心原理是建立背景模型，当画面中出现与背景模型显著不同的像素区域时，系统将其判定为运动目标。 该算法首先会采集一段空场景视频作为背景参考帧。在初始学习阶段，系统会统计每个像素点的颜色值（如RGB数值）及其波动范围，建立静态背景的概率模型。例如，货架区域的像素值通常保持稳定，而照明变化导致的缓慢阴影会被纳入背景模型的允许波动范围内。 当进入实时检测阶段，算法会逐帧比较当前画面与背景模型。具体通过计算像素级差分实现：若某像素点的当前颜色值与背景模型差异超过预设阈值（如亮度变化超过30%），则标记为前景像素。相邻的前景像素会聚类形成运动区域轮廓。 为应对环境干扰，算法采用多帧验证机制：仅当疑似运动区域持续出现超过5帧（约0.2秒），才触发报警。同时系统会动态更新背景模型，例如对长期静止的前景目标（如被顾客临时放置的商品）会逐步将其吸收为背景的一部分。 在便利店应用场景中，算法还集成人体形态识别模块。通过分析运动区域的长宽比、轮廓特征（如头肩曲线），可有效区分顾客活动与货架商品掉落等非目标运动，减少误报。当检测到符合人体运动特征的目标时，系统会自动调整云台焦距进行跟踪拍摄。