本项目是一套运动目标检测与追踪软件，基于 OpenCV 实现视频中的运动物体识别、轨迹建立与实时跟踪。
视频输入与帧处理环节，软件使用 OpenCV 读取视频输入，对每一帧进行灰度化、高斯模糊等预处理操作，并存储前 3-5 帧图像，后续用于判断噪点或运动物体。保留历史帧的做法，是为了在后续检测中用时间维度信息区分真实运动与随机噪声。
运动物体检测环节，使用帧差法或其他背景建模方法进行前景提取，得到二值图像；对二值图像进行腐蚀、膨胀等形态学操作，以去除噪声并填补空洞；再对处理后的图像进行轮廓检测，找到前景中的运动物体。对于随机出现的噪点，会先与之前存储的帧图像进行比对和距离分析，若距离过大或之前的图像中不存在此物体，则判定为噪点并剔除。
运动物体追踪与轨迹建立环节，对每个检测到的轮廓计算中心坐标作为运动物体位置，根据位置和速度信息建立每个运动物体的轨迹对象并存储，随后持续更新轨迹对象的位置与速度信息，删除速度阈值之外的物体，实现实时跟踪。
软件适合安防监控、客流统计、实验观测和行为分析等场景。交付内容包括软件源码、运行与部署说明、参数配置文档与示例视频测试结果，后续可按需求替换为深度学习检测模型或增加多路视频并发处理。
参数调优是这类软件能否落地的关键。帧差阈值、形态学核大小、轮廓面积过滤和速度阈值都需要结合实际场景调整：室内固定摄像头与室外晃动摄像头的参数完全不同，白天与夜间的噪声特征也不一样。我们会提供可调参数配置与调参说明。
若应用场景对准确率要求较高，可以在现有流程基础上替换为背景建模更稳健的算法，或引入深度学习检测模型替换帧差法；轨迹关联部分也可升级为更可靠的匹配策略。软件结构上我们预留了替换检测算法的接口，便于后续升级。
关于部署环境，软件可运行在普通工控机或服务器上，支持接入本地摄像头与视频文件两种输入源。若需要多路并发，我们会按路数评估算力需求，并给出硬件配置建议，避免出现运行后才发现处理不过来的情况。