视觉检测系统在处理复杂背景下的目标检测时，主要采取了一系列先进的技术和方法。以下是对这些技术和方法的归纳：
1. 采用深度学习技术：
深度学习技术已成为处理复杂背景下目标检测的重要突破口。通过构建深层神经网络，如VGGNet，并结合SSD（single shot multibox detector）算法，可以实现对目标的精确检测。
针对模型训练中正负样本不均衡的问题，引入调制因子，调整损失函数，以减小背景损失在置信损失中的占比，使模型收敛更快速，训练更充分，从而提高检测精度。
2. 融合多层特征：
通过构建特征金字塔和融合多层特征图，可以实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提升整体的检测性能。
改进新的特征融合模块（CAM），使用低层级特征层的空间位置信息对高层级特征层进行权重调整，高效融合不同层级的语义和位置特征，增强模型对相似目标的分辨能力。
3. 基于人类视觉特性的方法：
模拟人眼对视场信息的处理机制，以局部对比度信息作为检测依据，可以较好地消除图像中亮度虽高但对比度较弱的高亮背景区域，提高检测的准确性。
4. 迁移学习和条件生成对抗网络：
采用迁移学习策略，结合条件生成对抗网络进行图像自动预处理，增强对边界模糊信息的特征提取能力，从而提升目标检测的精准性和实时性。
5. 多源信息融合技术：
融合来自不同传感器的数据，如雷达、红外、光学等，可以提高目标识别的准确性和鲁棒性。这种技术能够充分利用各种传感器在不同环境下的优势，实现对目标的准确识别。
6. 实时性与动态适应性：
复杂场景下的目标识别需要具备实时处理能力，以便快速响应环境变化。系统应能够适应动态变化的环境条件，如光照变化、遮挡、目标运动等，以确保识别性能的稳定。
视觉检测系统在处理复杂背景下的目标检测时，采用了深度学习、特征融合、基于人类视觉特性的方法、迁移学习、多源信息融合以及实时性与动态适应性等多种技术和方法，以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
