1.光流场法

光流场方法主要引入光流约束方程来近似山序列图像中的运动场，并通过该运动场提取山运动目标。光流方法的优点是它不需要事先知道有关场景的任何信息，并且可以检测到相同的独立山地运动标准。然而，该方法的计算复杂度和抗干扰能力很低，限制了其在实际智能监控中的应用。

2.背景差分法

使用有效的背景建模方法获取背景，并通过当前帧和背景之间的差异获取当前目标前景。该方法原理简单，计算速度快。但是，在监视场景中，照度变化，背景干扰和背景突变都会影响算法的有效性。因此，如何建立有效的背景和更新是国内外许多研究者消除这些影响的关键工作。

3.帧间差分法

在两个相邻帧之间使用时间差方法，然后将差值结果进行二值化处理以获得感兴趣的对象。在实际的监视场景中，特别是大范围和广角监视场景中，如果目标移动范围较小，则检测结果不准确，容易受到噪声的干扰。使用结合了自适应背景差和三帧差的混合算法，它可以从背景中快速有效地检测山峰移动目标；帧间差分法计算简单，实时性高，不易受到环境光变化的影响。环境适应性强。对场景中的光梯度不敏感，检测有效稳定。缺点是无法完全提取山特征像素，并且无法检测到山运动缓慢的目标。