視覺檢測系統(tǒng)在處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測時，主要采取了一系列先進(jìn)的技術(shù)和方法。以下是對這些技術(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，可以實現(xiàn)對目標(biāo)的精確檢測。

針對模型訓(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，可以實現(xiàn)對低層特征圖的語義信息融合增強(qiáng)，以提高對小目標(biāo)檢測的精度，從而提升整體的檢測性能。

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

3. 基于人類視覺特性的方法：

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

4. 遷移學(xué)習(xí)和條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)：

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

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，實現(xiàn)對目標(biāo)的準(zhǔn)確識別。

6. 實時性與動態(tài)適應(yīng)性：

復(fù)雜場景下的目標(biāo)識別需要具備實時處理能力，以便快速響應(yīng)環(huán)境變化。系統(tǒng)應(yīng)能夠適應(yīng)動態(tài)變化的環(huán)境條件，如光照變化、遮擋、目標(biāo)運動等，以確保識別性能的穩(wěn)定。

視覺檢測系統(tǒng)在處理復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測時，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時性與動態(tài)適應(yīng)性等多種技術(shù)和方法，以提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。