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針對復雜環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網絡（CNN）的行人檢測方法。首先，采用CNN中的單步檢測升級版網絡YOLOv2初步檢測行人；然后，設計一個網絡與YOLOv2網絡級聯。設計的網絡具有目標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。實驗結果顯示，在數據集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，準確率提高5. 1個百分點，同時速度上達到了11. 6幀/s，實現了實時檢測。與現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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