针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题，提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）的人群密度估计算法。首先，设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后，通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后，采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系，完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示，提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度，证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。

由于野外的早期烟雾具有稀疏、扩散缓慢、面积小等特点，现有算法存在提取烟雾候选区域不完整或者产生空洞等问题。为此，提出一种基于“背景反馈”的动态背景更新算法。首先提取运动目标，依据烟雾颜色特征，使用K-means算法去除非烟颜色干扰像素，以更早得到烟雾疑似区域；然后提取每一个疑似烟雾区域的面积增长特性、空间能量及LBP直方图和HOG，并分别计算特征的置信度；最后将得到的置信度输入动态得分组合，确定每个疑似烟区是否包含烟雾。实验结果表明，所提算法能够更早地检测出烟雾，有效降低误警率。对于中远距离场景，平均可提早94帧检测到烟雾。