Скользящее среднее очень распространено в области анализа временных рядов, в основном для анализа изменений стоимости на фондовом рынке. В данной работе скользящее среднее будет использовано в другом контексте - для уменьшения ошибок в результатах отслеживания пешеходов при видеонаблюдении. Для обнаружения пешеходов использовалась методика выделения признаков HOG и классификатор SVM. Для анализа мы использовали базу данных, предоставленную проектом Эдинбургского университета CAVIAR (Context Aware Vision using Image-based Active Recognition). Результаты оказались положительными, особенно если в используемой базе данных пешеходы двигались в сцене вертикально.