障景检测是一种计算机视觉技术，旨在识别和分割图像中的前景物体和背景。
图像分割：将图像分为不同的区域，其中包括前景物体和背景。
特征提取：提取图像中的特征，如颜色、纹理和形状等，用于障景检测。
像素分类：将图像中的每个像素分类为前景或背景。
背景建模：根据图像序列或静态图像建立背景模型，用于与当前图像进行比较。
移动目标检测：检测图像中的移动目标，包括人、车辆等。
前景提取：提取图像中的前景区域，去除背景。
边缘检测：检测图像中物体之间的边缘，用于区分前景和背景。
纹理分析：分析图像中的纹理信息，用于区分前景和背景。
相似度度量: 通过计算图像或图像块之间的相似度来确定前景和背景。
形状分析：对前景物体的形状进行分析，以区分前景和背景。
目标跟踪：根据前一帧的检测结果，预测当前帧中目标的位置，用于障景检测。
背景更新：根据新的图像或帧序列，更新背景模型以适应场景变化。
遮挡检测：检测图像中是否存在遮挡物体，以便正确识别障景。
深度学习：使用深度神经网络进行前景-背景分类和图像分割。
多模态检测：结合多个传感器（如摄像机、雷达）的数据来进行障景检测。
多目标检测：检测图像中的多个前景目标，而不仅仅是一个物体。
概率模型：使用概率模型来表示前景和背景之间的关系，进行障景检测。
适应性参数估计：根据不同场景的特点，自适应估计障景检测算法的参数。
实时性能：保证障景检测算法在实时场景中的高效性能。
误检率和漏检率：评估障景检测算法的准确率和召回率。
应用领域：障景检测广泛用于视频监控、智能交通系统、机器人导航等领域。
算法优化：持续改进和优化障景检测算法，以提高准确率和效率。
