复杂背景下精准的移动目标检测是智能监控系统的重要任务之一，而移动目标检测中，阈值的选择是关键因素之一。传统的固定阈值检测算法很难满足光照等复杂环境的实际需要，利用贝叶斯理论，提出了自适应的动态阈值移动目标检测算法，通过引入前景图像的均值和方差，以及背景图像的均值，获得自适应的动态阈值，用于克服光照等复杂条件的不利影响。实验结果显示，同传统的固定阈值检测算法相比，提出的算法可以有效地克服噪声的影响，并且在复杂环境下具有更好的鲁棒性和稳定性。