智慧城市及智能监控是信息化建设的重点发展方向，智能监控要求监控设备能够自主感知视频或图像中所出现的事件，以达到各种环境下辅助决策的目的。本成果涉及一套鲁棒实时人体检测算法和一套鲁棒实时汽车检测算法。算法独创了二值直方图特征和特征为中心的快速窗口扫描技术；共生梯度信息（Co-occurrence of Gradient）进行精确分类的技术；基于快速傅里叶变换以及背景建模的跟踪技术。在人体检测和汽车检测方面：检测速度均可达到50ms以上（640x480分辨率图像，Intel i7单核CPU），跟踪速度均可达到300FPS/s；人体检测分类性能在国际知名的INRIA公开测试库上获最佳分类性能。算法涉及的产业刚刚起步，市场上的图像捕获设备普遍还未安装智能处理模块，具有非常高的产业化水平，可预期的应用领域包括人车行为监控以及导航，人流量统计、车流量统计以及相关的决策支持，汽车安全驾驶辅助驾驶等等。