移动目标检测与识别是计算机视觉领域中的重要课题,在医疗诊断、交通运输、军事安全和航空航天等领域有广泛的应用前景。但实际的生产生活中,移动目标多数处于动态的背景中。因此,研究动态背景下移动目标检测与识别技术具有重要的理论价值和实践意义。当前,对于动态背景下移动目标检测与识别技术的研究存在一些难点,如:背景无规律变化、待检测目标尺寸较小等。这些会造成检测耗时长,目标检测准确度低等后果。本文分析已有移动目标检测与识别技术耗时长的原因,提出筛选目标集合算法和改进三帧帧差法,设计并实现了一个在动态背景下的移动目标检测与识别系统。本文所做的主要工作有:(1)在动态背景下,已有的目标检测与识别算法检测速度慢,本文提出筛选可能目标集合算法。通过筛选目标集合算法,可以将背景轮廓从图片中过滤掉,缩减图片中待处理面积,从而加快系统的运行速度。(2)分析经典三帧帧差法,结合逻辑运算的基本知识,并充分利用相邻帧之间的信息,提出改进三帧帧差法。改进后的算法,可以提高目标检测精度。(3)将动态背景中检测飞行的无人机作为研究背景,设计并实现出移动目标检测与识别系统。并通过优化系统代码,加快系统运行时间。根据本文的实验结果显示,在加入上述改进算法后,系统检测准确度由78%提升至81%,运行速度提升约20倍。