随着人类对智能化产品和服务的需求不断提升,使得人工智能产业迅猛发展。其中,目标检测技术在计算机视觉领域发挥着重要作用处于核心地位,目前已在人工智能产业中广泛应用。然而在实际工程应用中,目标检测技术在受到外界场景干扰时将导致其检测精准性和效率性等方面性能表现较差,因此,如何有效提升复杂背景下目标检测算法性能极其必要。为了提升目标检测算法在复杂背景下的性能,从而将其更好地应用到现实工程。对此,本文提出了三种改进的目标检测算法,并利用这三种核心算法设计和实现了驾驶行为智能监测系统,具体来说,本文完成了以下工作:首先,针对复杂背景下存在物体遮挡不全、边缘模糊问题,提出了基于YOLO的实时显著性目标检测算法。通过迁移学习策略,采用基于条件生成对抗网络的实时图像增强模型进行了图像自动预处理操作;采取融合显著性目标检测,达到了充分利用图像局部和全局信息,从而更好地增强对边界模糊信息的特征提取能力;针对YOLO v3模型存在的缺陷和不足,分别将损失函数和预测边界框方面相结合进行改进,提升了模型预测边界框的可靠性。实验结果表明,此算法在一定程度上使复杂背景下目标检测的精准性和实时性有所提升。接着,针对复杂背景下存在图像色差等噪声干扰以及小目标检测问题,提出了基于弱监督判别机制的目标检测算法。一方面,通过弱监督学习思想,重新进行了网络结构设计,增强了模型分类和定位的判别能力;另一方面,采取模型压缩机制对网络进行了剪枝处理,实现了模型的轻量级部署目标。实验结果表明,此算法在一定程度上使复杂背景下目标检测的鲁棒性和稳定性有所提升。然后,基于以上提出的两种目标检测算法,进一步提出了基于目标检测的危险行为识别分析方法。结合现实场景制定了危险行为划分先验规则和判定方法,来识别分析关键检测部位,实验结果表明,此方法更好地将上述提出的两种算法应用到危险行为识别分析任务中,实现了算法的适应性和优越性。最后,利用上述所提出的三种核心算法,设计并实现了驾驶行为智能监测系统。对驾驶员危险行为进行智能实时监测为危险行为发生起到了预防规避作用,为车内人员提供了一定的安全保障以及为交警处理交通案件提供了辅助证据。