过去几十年来，军事研究人员开发了基于人类感知的搜索模型，并将其应用于传感器设计和实施的军事和商业领域。这些模型主要是针对静态图像创建的，如果给观察者无限的时间来做出瞄准决策，它们能准确预测静止目标和静止传感器系统的任务性能。为了考虑必须在较短时间内做出决策的情况，我们开发了限时搜索模型来描述任务性能如何随时间变化。最近，该模型又有了新的变化，以适应动态目标情况和动态传感器情况。后者是为模拟车载传感器的性能而设计的。在此，该模型被用于优化草丛中缅甸蟒的近红外搜索传感器配置，包括静态图像和移动传感器平台录制的视频。通过将已建立的动态传感器模型与相机矩阵理论相结合，可以利用测量到的静态人类感知数据来优化传感系统选择和传感器操作，包括传感器指向角、高度和平台速度，从而最大限度地提高人类从移动传感器平台探测近距离地面目标的搜索性能。为了说明这一点，将这一方法应用于从移动传感器平台检测近红外缅甸蟒蛇。