开放环境下运动目标的检测是视觉处理系统中的一个难点问题，现今很多研究使用复杂的算法来排除开放环境中的各种干扰，导致算法复杂，处理速度降低。本研究提出一种快速计算背景的方法，在此基础上利用背景差分法完成运动目标的提取。此外还结合运动目标检测的结果，通过逐一取代背景候补图像来更新背景。 将该检测方法应用到智能交通系统中，在提取出运动车辆的基础上，利用车影的灰度特征来去影，根据汽车自身的纹理特性，区分多车道上的不同汽车，最后使用前后帧车辆中心连续匹配的方法来确定车辆数目。实验结果表明在直行道和弯道上都能取得较好的处理效果，均达到97％以上的准确率。 将该检测方法应用到智能监控系统中，通过判断保密场所中是否出现运动目标来智能保存场景图像；利用滞留物体的空间稳定性，在复杂的环境中检测出滞留物体；利用检测出来的目标在图像上质心的变化规律，检测违规进入警戒区域的目标，并通过运动趋势预测对其进行跟踪。实验能较好的完成上述三种模式的监控。 整个处理模块算法是在WindowsXP系统上，利用二维图像分析平台MIAS的视频图像读存功能，用MicrosoftVisualC++6.0开发的，达到了预期的设计目标。