VCA技術通常采用背景分離(背景減除)技術來進行圖像變化的檢測(所有的視頻分析模式，如入侵、丟包、逆行等都是一 種模式的圖像變化，其思路就是對視頻幀與基準背景圖像進行比較，那么相同位置的像素(區域)變化則認為是變化了的區域，對這些區域進一步處理、跟蹤、識別，得到包括目標位置、尺寸、 形狀、速度、停留時間等基本形態信息和動態信息，完成目標的跟蹤和行為理解之后，也就完成了圖像與圖像描述之間的映射關系，從而系統修夠進一步進行規則判定，直到觸發報警。

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　　背景減除法是目前普遍使用的運動目標檢測方法，其算法本身需要大量的運算處理資源，并且仍然會受到光線、天氣等自然條件及背景自身變化(海浪、云影、樹葉搖動等情況)的影響，但是，針對不同的天氣以及自然干擾，已經有多種附加算法(過濾器)應用來彌補這些缺陷，隨著芯片能力的提升及算法改進，相信視頻分析技術會進一步成熟。

　　這里的VCA技術是個泛指，是為了與VMD技術進行區別，VCA技術多數是指是基于目標跟蹤技術的視頻分析技術。VCA技術不同于VMD技術，VCA技術不使用相鄰幀之間進行對比的方式來實現移動目標探測，而是首先將視頻圖像中的背景和前景(目標)進行分離，并保持背景的自動更新，然后通過對前景目標的探測、跟蹤、分類及識別，并參考為不同攝像機場景預設的報警觸發規則，將目標行為與規則進行比較，一旦前景目標觸發了規則， 系統則自動實現告警，控制中心可以接收報警、重組場景、警情確認直至采取措施。

　　VCA技術可以對視頻圖像內容進行預處理，過濾掉對分析產生影響的因素，如風、 霜雨、雪、霧等自然情況，或攝像機的抖動，或樹葉、海浪等循環運動的背景，排除各種干擾。集中資源對目標進行探測、跟蹤、分類和識別。相對于VMD技術，VCA 更專注于前景，并具有"記憶"識別能力。因此VCA技術克服了VMD技術的一些缺陷并有所提高。