在動態背景下進行目標檢測時，可以采用以下幾種方法來處理：
背景減除：通過背景減除算法將靜態背景與動態目標分離，從而實現目標檢測。常用的背景減除算法包括高斯混合模型（GMM）、自適應背景建模等。
運動檢測：通過檢測視頻中的運動物體來實現目標檢測。可以利用光流算法、幀間差分等技術來檢測視頻中的物體運動，并進一步識別目標。
光流跟蹤：利用光流算法對視頻中的目標進行跟蹤，從而實現目標檢測。光流算法可以估計相鄰幀之間的像素位移，從而實現目標跟蹤。
深度學習方法：采用深度學習方法，如卷積神經網絡（CNN）來進行目標檢測。可以使用已經訓練好的深度學習模型，如YOLO、SSD等進行目標檢測。
綜合以上方法，可以根據具體的場景和需求選擇合適的方法來處理動態背景下的目標檢測問題。
