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研究了改进神经网络在智能校园监控中的应用。针对夜间校园监控过程,使用区域亮度分析方法实现图像质量的有效增强。为提高校园监控的适应性,完成了混合高斯背景模型的构建。高校校园图像信息通过监控视频完成采集和预处理过程后,采用改进神经网络完成所需图像阈值的计算,然后对监控图像的边缘轮廓特征量进行提取,将据此获取的阈值作为信息输入实现监控图像处理过程,得出异常特征量以保证校园环境的安全,图像处理及监控过程具有延时短、实时性强、智能水平高的优势。为智能高校校园的安全管理提供参考。