现今我国内河电子巡航的作用日趋明显，但其智能化水平不是很高。因而，开展内河视频监控的船舶检测算法研究，有助于推动传统视频监控向智能视频监控方向发展。开展视频目标检测算法的研究为进一步实现船舶的航迹跟踪、安全预警、违法处理、信息服务等内河航运管理发展提供必要的基础支撑。本课题针对传统运动船舶检测方法不能较好的描述水面波纹这一起伏运动背景的问题，提出了一种融合视觉注意机制和改进的Vibe背景建模技术的综合船舶检测策略。利用运动船舶导致水域空间不连续的特点，应用视觉注意机制生成显著图。船舶目标这一敏感区域对应较高的显著度，空域连续的水面区域呈现较低的显著度，对合成显著图进行自动阈值分割滤除波纹背景区域。将视觉注意机制与基于改进的Vibe算法的检测结果进行融合得到运动船舶在当前帧的位置。实验结果表明，本文提出算法的船舶检测性能明显优于传统的混合高斯背景建模方法，同时对水面波纹扰动的鲁棒性能也显著提高。主要的研究工作和创新点总结如下： 1.确定背景减除法对水域环境的目标检测是最为有效的，将混合高斯算法与Vibe算法对于内河船舶检测效果进行比照后，本文采用改进的Vibe算法进行内河运动船舶目标检测。 2.针对内河航运环境中不可避免的水面波纹干扰且经背景减除法进行船舶目标检测后仍存在波纹干扰的问题，深入研究视觉注意机制原理，提出根据显著性对比度消弱波纹干扰的策略。 3.提出将背景减除法与选择注意机制相结合，发挥Vibe算法快速精准的获取运动船舶目标的形态特征优势。兼顾选择性注意机制发挥对比强化作用，将显著性低的波纹区域判为背景，获得突出船舶前景目标的显著图，两前景图像进行“与”操作，最终获取运动船舶目标。