随着计算机技术的发展，越来越多的视频监视系统应用于生产和生活中，从社区和重要场所的保安监控到城市和高速公路的交通监控，从军事目标的检测跟踪到智能武器，在人类社会的各个方面，视频监视系统起着非常重要的作用。其中运动目标的检测和跟踪是视频监视系统中最重要的环节。但是由于现实场景光照条件和目标建模等问题的复杂性，使得该问题成为目前的一个研究热点。本文针对室内环境中，存在背景变化的情况，对背景高斯统计模型进行改进，提出了一种在室内环境变换下的运动目标检测方法。首先对背景进行建模，之后通过背景模型给出的置信区间以及目标物的特征参数和亮度畸变，进行目标物的检测，然后对分割出的目标进行模型与特征参数的更新，并结合相邻帧梯度差信息，获得下帧图像中的目标检测依据，以抵抗目标与背景随时间的不断变化。实验表明，该方法能够有效地克服场景的变化，有效的跟踪目标。针对室外环境，提出了利用帧间的运动信息将画面上的所有像素点分为：背景点，目标点，和背景、目标混合点，之后，对背景和目标分别进行建模，根据模型参数，将混合点中的目标点与背景点分离出来，最终实现对目标物的检测。之后，在后续帧中，利用背景模型进行目标检测，并对检测出的结果进行模型更新，以此来抵抗背景中的变化。实现了对室外场景的运动目标进行检测。