智能视频监控在现代社会的安全监控、人流管理等领域发挥着重要作用。行人检测作为其核心功能之一，面临着复杂多变的场景挑战。传统的行人检测方法依赖于手工特征，但在复杂背景下效果有限。近年来，深度学习技术的发展为行人检测提供了新的思路。本文将深入探讨一种融合运动信息与深度特征的方法，该方法结合了传统运动检测算法的优势与深度学习模型的强大特征提取能力，实现了更高效、准确的行人检测。
运动信息是视频监控中行人检测的重要线索。常见的运动检测方法包括背景减除法、帧间差分法等。背景减除法通过构建并更新背景模型，将当前帧与背景模型相减，从而提取出前景目标。帧间差分法则通过比较相邻帧之间的差异来检测运动目标。
这些方法在处理简单场景时表现良好，但在动态背景、光照变化等复杂情况下，可能会产生噪声或漏检。因此，本文在运动信息提取阶段，采用改进的混合高斯模型进行背景建模，并结合自适应阈值处理，以减少噪声干扰，提高运动目标检测的准确性。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像特征提取方面表现出色。本文选择预训练的深度卷积神经网络（如ResNet、YOLO等）作为基础模型，用于提取视频帧中的深度特征。这些特征包含了丰富的语义信息，有助于区分行人与其他背景物体。
为了提高模型的泛化能力，进一步对深度网络进行微调，使其更加适应行人检测任务。此外，还利用迁移学习策略，将在大规模数据集上预训练好的模型权重迁移到任务中，加速训练过程并提高检测性能。
将运动信息与深度特征有效融合，是本文方法的关键所在。设计了一个融合层，将运动检测结果（二值化前景图）与深度特征图进行融合。具体步骤如下：
这种融合策略不仅利用了运动信息的实时性和鲁棒性，还充分利用了深度特征的丰富语义信息，实现了互补优势，提高了行人检测的准确性和稳定性。
在多个公开数据集上进行了实验，验证了本文方法的有效性。实验结果表明，相比传统方法和仅使用深度特征的方法，本文方法在行人检测的准确率、召回率和F1分数等方面均有显著提升。
特别是在复杂场景下，如人群密集、光照变化、动态背景等，本文方法展现出更强的鲁棒性和适应性。
本文提出了一种融合运动信息与深度特征的智能视频监控中行人检测方法。该方法通过改进运动信息提取算法、利用深度学习模型提取深度特征，并设计有效的融合策略，实现了行人检测的高精度和强鲁棒性。实验结果表明，本文方法在实际应用中具有广阔的应用前景。
以下是部分代码示例，展示了如何结合运动信息和深度特征进行行人检测：
# 假设已经提取了运动信息（前景图）和深度特征图
# motion_mask: 二值化前景图
# deep_features: 深度特征图
import numpy as np
# 逐元素相乘进行特征融合
fused_features = np.multiply(motion_mask, deep_features)
# 利用融合后的特征进行行人检测（此处省略具体检测逻辑）
# detections = detect_pedestrians(fused_features)