Задача, связанная с обнаружением объектов на видеоизображениях, имеет множество практических приложений, касающихся вопросов безопасности, обработки информации в виртуальной реальности, управления мобильными роботами и др. В работе рассмотрены наиболее часто используемые методы выделения движущихся объектов применительно к видеопоследовательностям, полученным с бытовых камер в условиях присутствия шумов на изображениях. Показаны основные особенности обнаружения объектов. Описаны характеристики основных методов, используемых для анализа: метод вычитания фона, метод временного различия, метод оптического потока. Выделены основные проблемы обработки видеопоследовательностей, описана невозможность применения классических методов и предложены пути улучшения качества выделения движущихся объектов. Приведена таблица сравнительного анализа методов, в которой даны: время, затрачиваемое на вычисление, точность обнаружения, достоинства и недостатки подходов. Также приведена таблица сравнения успешности методов при обнаружении объектов, в которой указан процент успешного определения объекта при заданном разрешении видео и определенном окружении объекта. Было продемонстрировано, что видно, что разрешение видео заметным образом оказывает влияние на успешность обнаружения движущихся объектов, так как чем больше разрешение, тем больше предварительной информации для обработки алгоритм имеет в каждом кадре.