视频流中的运动目标检测是许多计算机视觉应用的第一步。背景建模和背景减法运动检测是最常用的检测技术，而如何正确检测运动目标仍然是一个挑战。有些方法首先在每个像素处初始化背景模型<我t一个l我c> N帧。然而，由于背景模型只包含时间特征，因此在动态背景场景中效果不佳。提出了一种基于像素和非参数的运动目标检测方法。该方法能够准确地检测出动态背景。此外，还提出了一些新的机制来维护和更新背景模型。基于公共数据集图像序列的实验结果表明，与现有方法相比，该方法在动态背景场景中具有较好的鲁棒性和有效性。