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摘要

运动目标检测的目的是分离视频中静态的背景和运动的前景目标，在智能视频监

控、行为识别等任务中有着广泛的应用。近年来，随着深度学习的发展，越来越多的

深度学习框架应用于运动目标检测。然而，大部分的深度学习框架只侧重于分割出所

有前景，对前景处于运动状态还是间歇性运动的静止状态不能进行有效区分；而对运

动信息敏感的检测算法在动态背景等复杂环境中无法精准分割目标。因此，如何在多

变的复杂场景中得到既包含运动信息，又能精准分割的检测结果是当前研究的重点。

本文以前景分割的深度学习网络模型为切