‌监控检测方法的核心是通过视频分析、传感器技术和人工智能算法实现实时监测与异常识别‌，广泛应用于安防、交通、工业等领域。

1. ‌视频监控分析‌
   基于摄像头采集的画面，利用图像处理技术（如目标检测、行为识别）自动识别异常行为或物体。例如，通过深度学习模型检测人员跌倒、车辆违规等场景。

2. ‌传感器监测技术‌
   结合红外、温度、震动等传感器，实时采集环境数据。当数据超出阈值时触发警报，适用于火灾预警、设备故障检测等场景。

3. ‌AI智能算法‌
   采用机器学习模型（如YOLO、CNN）对海量数据训练，提升检测准确率。AI可自主学习新特征，适应复杂环境下的监控需求。

4. ‌多模态融合检测‌
   综合视频、音频、传感器等多源数据，通过数据融合技术提高监测可靠性。例如，结合声音识别与视频分析判断突发事件。

5. ‌云端协同处理‌
   边缘设备初步筛选数据后上传至云端，利用大数据分析生成全局报告，适用于智慧城市等大规模监控场景。

‌总结‌：监控检测方法正向智能化、多维度发展，未来将结合5G与物联网实现更高效的实时响应与预测分析。