摘要
目标检测作为计算机视觉的重要分支，近年来在智能监控领域发挥着至关重要的作用。
传统的目标检测方法在处理复杂场景、遮挡等问题上存在局限性，而深度学习的兴起为目标检测技术带来了突破性的进展。
本文首先介绍了智能监控和目标检测的基本概念，并回顾了目标检测技术的发展历程。
然后，重点综述了面向智能监控的深度学习目标检测算法，包括基于区域建议的目标检测算法、基于回归的目标检测算法以及基于关键点的目标检测算法。
此外，还分析了不同算法在精度、速度、复杂度等方面的优缺点，并探讨了面向智能监控场景的目标检测算法优化策略，如轻量化网络设计、注意力机制引入、多尺度特征融合等。
最后，总结了目标检测技术在智能监控中的应用现状，并展望了未来的发展趋势。
关键词：智能监控；目标检测；深度学习；计算机视觉；模式识别
随着社会经济的快速发展和城市化进程的不断加快，社会公共安全防范面临着越来越严峻的挑战。
传统的监控系统主要依赖人工进行视频分析，存在着效率低下、容易疲劳、误报率高等问题，已经难以满足日益增长的安全需求。
智能监控系统利用计算机视觉、模式识别、人工智能等技术对监控视频进行自动分析和识别，可以有效地解决传统监控系统存在的问题，提高监控效率和准确性，在维护社会公共安全、预防犯罪、保障人民生命财产安全等方面发挥着越来越重要的作用。
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