时间平均的背景建模方法，在静态场景下效果挺不错。这个 MATLAB 项目用起来比较直观，逻辑清晰，适合做视频里的运动检测。嗯，整体的流程是先拿几帧图像做平均，搞出个背景模型，每来一帧就和背景一比，看差异大不大。差异大的地方，就是动的地方。代码结构也不复杂，像imabsdiff、mean这些函数，基本都能看懂。适合新手练手，也方便你后续加点自己的逻辑，比如人形检测、车辆跟踪啥的。

视频监控场景的图像，还是挺吃这些老派但稳定的方法的。你要是自己写个检测系统，又不想用深度学习，像Temporal_Averaging_BS.zip这种资源就蛮有用的。建议你下载下来跑一跑，把阈值、滑动平均这些参数调调看，挺有意思的。

项目里还有后的部分，比如形态学操作、连通域，能把检测结果清洗得干净点，减少误报。再来就是评估指标也比较齐全，F-measure、Precision、Recall这些都有，跑完能知道模型好不好。如果你有其他需求，比如动态场景或快速变化的背景，那这套思路就得改一改了。

另外还有几个相关文章你可以顺手看看，比如matlab 图像运动检测功能的开发，写得还蛮详细的。整体来说，这个项目属于“上手快、效果稳”的类型，比较适合搞监控、安防或者实验用视频的同学。如果你有兴趣往这方面深挖，可以把这个作为起点，自己扩展一些功能。