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視頻流中運動物體的抽象檢測是許多計算機視覺應用中信息提取的第一步。除了能夠將視頻流分割為移動和背景組件的內在有用性外，檢測移動對象為識別、分類和活動分析提供了一個關注焦點，使這些后續步驟更加有效。我們提出了一種基于人工神經網絡自組織的方法，廣泛應用于人類圖像處理系統，更廣泛地應用于認知科學。該方法可以處理包含移動背景、漸變光照變化和偽裝的場景，沒有自舉限制，可以將移動對象投射到背景模型陰影中，實現對固定攝像機拍攝的不同類型視頻的魯棒檢測。我們將我們的方法與其他建模技術進行了比較，并報告了代表視頻監控系統關鍵典型情況的彩色視頻序列在檢測精度和處理速度方面的實驗結果。
視覺監控是計算機視覺領域的一個非常活躍的研究領域，由于監控攝像機數量的快速增長，對其輸出的自動處理方法提出了強烈的要求。科學的挑戰是設計和實現能夠檢測和跟蹤運動物體的自動系統，并解釋它們的活動和行為。世界各地都強烈感受到這種需要，不僅是私營公司，而且是政府和公共機構，其目的是提高人們的安全和服務效率。視覺監控確實是打擊恐怖主義和犯罪、公共安全（如交通網絡、城鎮中心、學校和醫院）以及高效管理交通網絡和公共設施（如交通燈、鐵路道口）的關鍵技術。
視覺監控系統的主要任務包括運動檢測、目標分類、跟蹤、活動理解，
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