傳統(tǒng)影像移動偵測系統(tǒng)采用類比訊號來偵測，藉由攝影機(jī)輸入的監(jiān)視影像區(qū)分出各影像區(qū)塊的亮度差異，如果辨識出該時段亮度與原始設(shè)定不同，警報便會啟動。

此類產(chǎn)品目前仍在市面上流通，但以室內(nèi)應(yīng)用為主。室外偵測距離遠(yuǎn)，且光線環(huán)境不固定，而例如飛鳥、云影、樹影、風(fēng)勢過大引起攝影機(jī)搖晃，甚至大雨、冰雪等氣候影響，都可能引起誤報，因此此類產(chǎn)品并不適用於室外。

因此，為了應(yīng)付艱困的室外環(huán)境，我們需要更復(fù)雜的影像處理技術(shù)，而拜數(shù)位技術(shù)的發(fā)展之賜，廠商可以提供更精確的影像偵測產(chǎn)品。

雖然數(shù)位影像移動偵測系統(tǒng)同樣以「辨別特定時間內(nèi)，影像設(shè)定范圍的亮度變化」為原理，然而數(shù)位系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)判定入侵者的行動（移動方向、位置）以及景物光照的差異性。更甚者，最新的設(shè)備具備學(xué)習(xí)功能，可自動判定背景改變的狀態(tài)，加入環(huán)境變數(shù)以提升準(zhǔn)確率。\r\n

測量程序
室外影像偵測的測量步驟，是將影像切割成數(shù)個不連續(xù)部分，測定這些影像部分在各時段內(nèi)的光線變化，然後辨別出這些變化究竟是導(dǎo)因於天氣轉(zhuǎn)換或是物體移動。

一般而言，切割影像的方式有以下幾種∶

- 畫素分割（pixel division）∶將影像分割成
非常小的圖畫成分(畫素)，可以有百萬個區(qū)塊；

- 小區(qū)塊分割（small-cell division）∶將影像
分隔為幾百個或幾千個等比大小或不同大小的
區(qū)塊；

- 大區(qū)塊分割（large-cell division）∶將影像
分為百來個不同大小的區(qū)塊。

由於畫素分割方式會獲得相當(dāng)多的影像資訊，因此需要大量的電腦演算資源進(jìn)行辨別。而大區(qū)塊分割的方式雖不會造成電腦資源的負(fù)擔(dān)，但由於提供的影像資訊較少，因此不容易區(qū)分出大環(huán)境的變化。因此，采用小區(qū)塊分割方式既可獲得足夠的影像識別資訊，也不用擔(dān)心造成電腦演算負(fù)荷，可說是最適合的區(qū)分方式。


光線改變的差異性
為了達(dá)到「只有當(dāng)物體移動時才產(chǎn)生警報」的目標(biāo)，系統(tǒng)必須辨別出「物體移動」與「自然天候」、「攝影機(jī)光圈調(diào)整」的光線差異。

進(jìn)行室外影像偵測時，必須考慮到景物影像的照度是否足夠，以及光線強(qiáng)度多變的問題。這表示，當(dāng)入侵者進(jìn)入攝影畫面時，若當(dāng)時光線昏暗，影像移動的光影便不明顯；然而若當(dāng)時光線足夠，或具有較好的光照環(huán)境，便可明顯看出移動影像的光線變化。如果影像移動偵測僅僅比較與預(yù)設(shè)光影值的差異，作為發(fā)現(xiàn)入侵者的依據(jù)，則在光線不足的地方會無法使用，而過亮的地方則會過度敏感。

部分系統(tǒng)具備彈性調(diào)整功能，使得安裝工程商可依據(jù)實地環(huán)境設(shè)定警報發(fā)送時的光線變化參數(shù)。不過，當(dāng)太陽改變位置，也會使得監(jiān)看畫面地點的大樓、街樹的陰影改變位置，使得此功能在白天無法有效發(fā)揮作用。

較好的做法，是計算景物對比變化，并以這些數(shù)據(jù)辨別是否為入侵者移動。對大多數(shù)的景物來說，入侵者移動所產(chǎn)生的對比改變與現(xiàn)場景物的光影變化是兩個不同的參數(shù)。

為了提供準(zhǔn)確度高的室外影像移動偵測功能，必須控制好各種室外環(huán)境變化，包括照度以及環(huán)境光源轉(zhuǎn)變等因素。由於影像照度不斷地改變，因此只要不同的影像區(qū)塊出現(xiàn)變化，簡易式的影像移動偵測系統(tǒng)便會觸發(fā)報警，而產(chǎn)生誤報。而較復(fù)雜的系統(tǒng)便會根據(jù)整體的影像動作變化區(qū)別，以維持最佳的偵測狀態(tài)而降低誤報。


辨識程序
目前市場上有兩個較普遍使用的辨識方式，一個是以物體大小進(jìn)行偵測，然後觀察一段時間內(nèi)的移動歷程與空間大小，以推斷持續(xù)的移動方位。

有效的物體尺寸辨別可大幅減少因小動物或風(fēng)沙吹襲所產(chǎn)生的誤報，免除簡易式影像移動偵測設(shè)備的缺點。另外，物體移動偵測要特別注意一點∶當(dāng)入侵者接近攝影機(jī)時，物體尺寸會比遠(yuǎn)離攝影機(jī)要大。

畫素分割式測量提供非制式物體大小辨識。辨識各種物體尺寸技術(shù)，可提供測量程序一個依據(jù)準(zhǔn)則。測量步驟從計算個別亮度改變的總畫素到受影響的群組畫素、全景畫素，以呈現(xiàn)判斷出可能的入侵者影像。

單純利用陰影以及尺寸大小資訊，可能會因為監(jiān)視畫面出現(xiàn)人形大小的動物而觸發(fā)警報。因此，這種方式可能太過於簡單而容易被破解。但從實際應(yīng)用面來說，采用最小物體大小測量并搭配操作人員應(yīng)用視覺識別條件與行為觀察，可有效辨別出警報成因。


移動識別
即使增加了上述的各項復(fù)雜功能，由於無法有效辨識現(xiàn)場如電燈開啟與移動目標(biāo)物之間的光線改變，目前的影像移動偵測仍無法提供使用者良好的室外應(yīng)用效能。因此必須建立一套依時間紀(jì)錄的歷程運(yùn)算方式，以正確指出是否為物體移動。

簡單式影像移動偵測系統(tǒng)只采用所需的預(yù)設(shè)時間資訊，這種事件計算系統(tǒng)可改善單一事件紀(jì)錄的不良點，但不提供移動證據(jù)，而且容易被固定式閃光燈所或其他方式所欺騙而產(chǎn)生誤報。

其他系統(tǒng)可允許使用者同時設(shè)定幾個預(yù)警以及警報區(qū)域。區(qū)域偵測順序是先測定預(yù)警區(qū)域的物體，以及在規(guī)定時間內(nèi)物體在警報區(qū)內(nèi)的位置；如此一來，即可獲知物體的移動方位。然而，如果希望能獲得良好的結(jié)果，這套系統(tǒng)通常需要精心設(shè)定，而非一個簡單使用的系統(tǒng)。
需要更高難度的計算程序是采用物體追蹤演算法。藉由這些復(fù)雜的程式，可從中了解物體尺寸的相關(guān)性，以推測出移動的歷程是經(jīng)常性的干擾或暫時性的突發(fā)事件。

事實上，一套好的多重物體追蹤系統(tǒng)應(yīng)該可以區(qū)分搖晃與移動物體的不同，單獨(dú)追蹤每個物體，并在最小移動范圍內(nèi)發(fā)出警報。甚至，追蹤系統(tǒng)應(yīng)該自動提供追蹤後的計算結(jié)果，包括物體移動的時間、地點歷程，以計算出移動速率。


學(xué)習(xí)技術(shù)
新一代的影像移動偵測產(chǎn)品更加入學(xué)習(xí)技術(shù)，以強(qiáng)化大范圍偵測效能，而安裝人員不須具備專業(yè)設(shè)定技巧。學(xué)習(xí)程序會持續(xù)不斷地進(jìn)行，以應(yīng)用於不斷改變的環(huán)境，提供更好的偵測能力、降低誤報率。

以上提到的技術(shù)皆依賴測量各時段內(nèi)光線的差異性，如此一來便不需要固定辨識物體移動的能力。不論是在景物中永久不變的物體、景物自身的移動或是逐漸移入畫面中的新物體，他們可以藉由物體追蹤歷程，從一個大范圍的影像移動或從復(fù)雜的成因推斷，進(jìn)而觸發(fā)警報。

另有一種非主流的方式，使被偵測到的物體移動與學(xué)習(xí)畫面架構(gòu)相互關(guān)聯(lián)。藉由這些方式，偵測器可更有效地區(qū)分出非入侵的行為例如攝影機(jī)震動、物體搖晃或陰影，以及實際入侵物體。

我們可以這樣認(rèn)為，一個實用的系統(tǒng)應(yīng)該可以自動識別環(huán)境情況改變，并能藉由偵測程序辨別物體移動，在某些特殊情況下可有效降低誤報率。

而環(huán)境學(xué)習(xí)技術(shù)提供更好的天候辨識效能，不論是大雪天或云層快速移動等，可根據(jù)環(huán)境變遷而調(diào)整，使得影像偵測程序更有效地進(jìn)行。


雙重感應(yīng)
即使技術(shù)如此發(fā)達(dá)，但如果可能的話，安防系統(tǒng)應(yīng)該根據(jù)現(xiàn)場情況，采用一種以上的感應(yīng)技術(shù)，以提供更好的偵測控制，杜絕誤報。

例如，搭配被動式紅外線偵測器，當(dāng)感應(yīng)到人類溫度時，便可啟動影像移動偵測。紅外線偵測器藉由發(fā)出輻射式的紅外線接收屏幕，重疊在采用光學(xué)濾光片攝影機(jī)的可視角，使得影像移動偵測系統(tǒng)在人類紅外線波長的范圍獲得最大感應(yīng)度。

結(jié)合這兩種感應(yīng)技術(shù)也具備經(jīng)濟(jì)的安裝成本。兩者設(shè)備只需要單點安裝，單點安裝互補(bǔ)了兩者技術(shù)在圍籬系統(tǒng)(perimeter systems)上的不足，也同時提供了監(jiān)控與防盜功能。