远轨迹检测是一种用于追踪目标或物体运动轨迹的方法，常见于视频监控、交通管理等领域。以下是一些常用的远轨迹检测方法：
1. 基于光流的远轨迹检测：该方法通过连续两帧图像之间的像素变化来估计运动的方向和速度，从而得到运动目标的轨迹。
2. 基于背景建模的远轨迹检测：该方法在静止背景模型的基础上，通过比较当前帧图像与背景模型的差异来检测出运动目标，进而获取其运动轨迹。
3. 基于深度学习的远轨迹检测：该方法利用深度学习模型对输入的图像或视频进行特征提取和目标识别，从而实现远轨迹的检测和跟踪。
4. 基于卡尔曼滤波的远轨迹检测：该方法基于卡尔曼滤波理论，通过预测和更新目标位置和速度的状态向量，从而实现对运动目标轨迹的估计和追踪。
5. 基于物体特征的远轨迹检测：该方法通过提取目标物体的一些特征，如颜色、形状、纹理等，并利用这些特征来区分目标物体和背景，以实现远轨迹的检测和跟踪。
6. 基于多目标跟踪的远轨迹检测：该方法利用多目标跟踪算法，根据目标物体的位置、运动和特征信息，对多个目标进行同时跟踪与轨迹重建。
