視覺檢測(cè)系統(tǒng)在處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，主要采取了一系列先進(jìn)的技術(shù)和方法。以下是對(duì)這些技術(shù)和方法的歸納：

1. 采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)：

深度學(xué)習(xí)技術(shù)已成為處理復(fù)雜背景下目標(biāo)檢測(cè)的重要突破口。通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如VGGNet，并結(jié)合SSD（single shot multibox detector）算法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確檢測(cè)。

針對(duì)模型訓(xùn)練中正負(fù)樣本不均衡的問題，引入調(diào)制因子，調(diào)整損失函數(shù)，以減小背景損失在置信損失中的占比，使模型收斂更快速，訓(xùn)練更充分，從而提高檢測(cè)精度。

2. 融合多層特征：

通過構(gòu)建特征金字塔和融合多層特征圖，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)低層特征圖的語義信息融合增強(qiáng)，以提高對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)的精度，從而提升整體的檢測(cè)性能。

改進(jìn)新的特征融合模塊（CAM），使用低層級(jí)特征層的空間位置信息對(duì)高層級(jí)特征層進(jìn)行權(quán)重調(diào)整，高效融合不同層級(jí)的語義和位置特征，增強(qiáng)模型對(duì)相似目標(biāo)的分辨能力。

3. 基于人類視覺特性的方法：

模擬人眼對(duì)視場(chǎng)信息的處理機(jī)制，以局部對(duì)比度信息作為檢測(cè)依據(jù)，可以較好地消除圖像中亮度雖高但對(duì)比度較弱的高亮背景區(qū)域，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

4. 遷移學(xué)習(xí)和條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)：

采用遷移學(xué)習(xí)策略，結(jié)合條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像自動(dòng)預(yù)處理，增強(qiáng)對(duì)邊界模糊信息的特征提取能力，從而提升目標(biāo)檢測(cè)的精準(zhǔn)性和實(shí)時(shí)性。

5. 多源信息融合技術(shù)：

融合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，如雷達(dá)、紅外、光學(xué)等，可以提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。這種技術(shù)能夠充分利用各種傳感器在不同環(huán)境下的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別。

6. 實(shí)時(shí)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性：

復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)識(shí)別需要具備實(shí)時(shí)處理能力，以便快速響應(yīng)環(huán)境變化。系統(tǒng)應(yīng)能夠適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境條件，如光照變化、遮擋、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)等，以確保識(shí)別性能的穩(wěn)定。

視覺檢測(cè)系統(tǒng)在處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，采用了深度學(xué)習(xí)、特征融合、基于人類視覺特性的方法、遷移學(xué)習(xí)、多源信息融合以及實(shí)時(shí)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性等多種技術(shù)和方法，以提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。