摘要
目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，在智能监控领域扮演着至关重要的角色。
智能监控系统凭借其对视频图像中目标的自动识别与分析能力，为社会安全、城市治理等方面提供了强有力的技术支持。
本文旨在对近年来面向智能监控的目标检测技术进行全面综述。
首先，本文介绍了目标检测和智能监控的基本概念，阐述了目标检测在智能监控中的应用价值。
其次，对基于传统方法和深度学习的目标检测技术进行了详细分析，重点概述了FasterR-CNN、YOLO、SSD等主流深度学习算法的原理和优缺点。
此外，本文还探讨了面向智能监控场景下目标检测面临的挑战，如复杂环境下的目标遮挡、小目标检测精度不足等问题。
最后，对目标检测技术在智能监控领域的未来发展趋势进行了展望。
关键词：目标检测；智能监控；深度学习；计算机视觉；模式识别
近年来，随着视频监控技术的快速发展和普及，智能监控系统在公共安全、交通管理、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
传统的监控系统主要依赖人工进行视频分析，效率低下且容易出现误判。
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