La percepción de la dirección del movimiento es esencial para la supervivencia de los animales visuales. A pesar de varias investigaciones teóricas y biofísicas que se han llevado a cabo para dilucidar la selectividad direccional a nivel neural, el mecanismo sistémico de detección de la dirección del movimiento sigue siendo esquivo. Aquí, desarrollamos un sistema visual artificial (SVA) basado en el cálculo central del modelo de correlador de Hassenstein-Reichardt (HRC) para la detección de la dirección del movimiento global. Con referencia a las investigaciones biológicas de , primero describimos una neurona local sensible al movimiento, detectora direccionalmente que responde solo a señales de movimiento ON con alto contraste de patrón en una dirección particular. Luego, utilizamos el mecanismo de detección de la dirección del movimiento del esquema de neuronas completas para detectar la dirección del movimiento global basado en nuestra investigación anterior. El mecanismo permite que nuestro SVA detecte múltiples direcciones en una vista bidimensional, y la dirección del movimiento global se infiere a partir de las salidas de todas las neuronas locales sensibles al movimiento y detectores de dirección. Para verificar la confiabilidad de nuestro SVA, realizamos una serie de experimentos y comparamos su rendimiento con la red neuronal convolucional (CNN) considerada en tiempo y el EfficientNetB0 bajo las mismas condiciones. Los resultados experimentales demostraron que nuestro sistema es confiable en la detección de la dirección del movimiento, y entre los tres modelos, nuestro SVA tiene mejores capacidades de detección de la dirección del movimiento.