La détection et la segmentation des objets en mouvement sont importantes pour la surveillance du trafic et la reconnaissance des objets dans le cadre de la surveillance de la sécurité. La détection d'objets en mouvement dans les vidéos d'environnements dynamiques est plus complexe que dans les vidéos d'environnements statiques. La méthodologie proposée comprend des modules de soustraction de l'arrière-plan et de classification. L'image de différence absolue est construite dans le module de soustraction de l'arrière-plan. Les caractéristiques sont extraites de cette image de différence et ces caractéristiques extraites sont entraînées et classées à l'aide du module de classification ANFIS. La détection d'objets en mouvement pour la vidéosurveillance est proposée en utilisant l'approche de classification Co-Active Neuro Fuzzy Expert System (CANFES).