【目的】人们对周围环境的认知在很大程度上依赖于运动过程中的视觉感知，系统评述运动过程中视觉信息获取与主观感知反馈间的动态关联性，为以人为本的城市公共空间设计优化提供技术路径。【方法】以环境视觉信息分析和主观感知测度为核心，系统综述环境视觉信息分析方法、运动视觉模拟技术及序列主观感知测度方法。【结果】全景图像能够完整记录环境视觉信息、准确标定“视点-环境”空间关系，在全景绿视率、天空率等静态视觉信息量化方面应用成熟，但在光流、运动视差等动态视觉信息分析方面，仍需要提高量化精度、实现动态视觉信息的快速识别与实时计算。运动视觉模拟方法强调将虚拟现实（virtual reality, VR）技术与运动传感设备相结合，以提升运动视觉体验的真实性与沉浸感；序列主观感知测度可结合心理物理学方法与可穿戴传感器，实现对环境刺激的毫秒级响应；机器学习技术在视觉感知评价中展现出巨大潜力。【结论】未来研究应提升动态视觉信息分析精度，强化序列感知测度中的多模态数据融合技术，优化机器学习模型的情境适应性与泛化能力，为运动视觉感知研究提供更有效的技术路径。