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針對復(fù)雜環(huán)境下行人檢測不能同時滿足高召回率與高效率檢測的問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的行人檢測方法。首先，采用CNN中的單步檢測升級版網(wǎng)絡(luò)YOLOv2初步檢測行人；然后，設(shè)計一個網(wǎng)絡(luò)與YOLOv2網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)。設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)具有目標(biāo)分類和邊界框回歸的功能，對YOLOv2初步檢測出的行人位置進行再分類與回歸，以此降低誤檢，提高召回率；最后，采用非極大值抑制（NMS）處理的方法去除冗余的邊界框。實驗結(jié)果顯示，在數(shù)據(jù)集INRIA和Caltech上，所提方法與原始YOLOv2相比，召回率提高3. 3個百分點，準(zhǔn)確率提高5. 1個百分點，同時速度上達到了11. 6幀/s，實現(xiàn)了實時檢測。與現(xiàn)有的流行的行人檢測方法相比，所提方法具有更好的整體性能。
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