在機器視覺系統(tǒng)中處理動態(tài)場景涉及多個關(guān)鍵技術(shù)和步驟，以下是對此的詳細解答：

機器視覺系統(tǒng)通過攝取目標圖像，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并利用圖像處理技術(shù)抽取目標的特征，從而識別并定位目標物體，實現(xiàn)對動態(tài)場景的實時追蹤和跟隨 。

1. 動態(tài)場景的理解與分析：

動態(tài)場景的理解與分析在許多應(yīng)用場景中具有重要意義，如智能城市、智能交通、安全監(jiān)控等。在這些場景中，機器視覺系統(tǒng)可以幫助更有效地提取關(guān)鍵信息，進行實時監(jiān)控和預(yù)測。

處理動態(tài)場景時，需要面對的挑戰(zhàn)包括大量的視頻數(shù)據(jù)、變化的場景以及低質(zhì)量的視頻等。需要設(shè)計高效的算法來處理和分析這些數(shù)據(jù)。

2. 關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用：

機器視覺動態(tài)跟隨功能：這是一種重要的技術(shù)，它基于機器視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對移動物體的實時追蹤和跟隨。在工業(yè)自動化中，這一功能被廣泛應(yīng)用于傳送帶跟蹤、分揀等場景，提高生產(chǎn)效率和自動化程度。

幀間差分法與背景減除法：幀間差分法適應(yīng)環(huán)境能力強、計算量小、穩(wěn)定性好，是目前應(yīng)用廣泛的一類運動檢測方法。背景減除法其實是一種特別的幀間差分法，它通過將當(dāng)前幀圖像與背景模型做差來實現(xiàn)運動目標的檢測。

深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：深度學(xué)習(xí)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域取得了顯著成果。通過CNN，AI系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)圖像中的復(fù)雜特征，并在動態(tài)場景繪制中實現(xiàn)對運動物體的準確識別和跟蹤。

3. 處理步驟與算法：

捕捉運動軌跡：記錄物體在不同時間點的位置信息，這可以通過在物體的運動過程中定時捕捉其位置坐標來實現(xiàn)。

渲染與疊加：將捕捉到的位置信息按照時間順序進行渲染，并將多個渲染好的軌跡疊加在一起，形成最終的動態(tài)效果。

實時跟蹤與響應(yīng)：需要高效的圖像處理算法和控制系統(tǒng)，以實現(xiàn)實時跟蹤和快速響應(yīng)。還需要考慮目標物體的速度、方向等變化因素，以及光照、遮擋等干擾因素，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。

機器視覺系統(tǒng)中處理動態(tài)場景涉及多個方面，包括動態(tài)場景的理解與分析、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用、處理步驟與算法等。通過綜合運用這些技術(shù)和方法，機器視覺系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對動態(tài)場景的有效處理和分析。