La detección del primer plano es la principal forma de identificar regiones de interés. La efectividad de la detección determina la precisión del análisis de comportamiento posterior. Para mejorar el efecto de detección y optimizar los problemas de baja precisión, este documento propone un algoritmo Vibe mejorado que combina el método de diferencia de cuadros y umbral adaptativo. Primero, adoptamos una capa convolucional superficial de VGG16 para extraer las características de nivel inferior de la imagen. Las imágenes de características con alta correlación se fusionan en una nueva imagen. En segundo lugar, se introducen factores adaptativos basados en el dominio espacio-temporal para dividir el primer plano y el fondo. Finalmente, construimos un valor de velocidad promedio entre cuadros para medir la velocidad de movimiento del primer plano, lo que resuelve el problema de desajuste entre la tasa de cambio de fondo y la tasa de actualización del modelo. Los resultados experimentales muestran que nuestro algoritmo puede resolver efectivamente la desventaja del método tradicional y prevenir la contaminación del modelo de fondo. Suprime la generación de efectos fantasma, mejora significativamente la precisión de detección y reduce la tasa de detección falsa.