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摘要
为了提高复杂场景下多目标检测的准确性，提出了一种基于ReInspect算法的对于多个运行目标的检测方法。该算法基于OverFeat算法和Faster R-CNN算法的思想，加入LSTM(long short-term memory)循环网络结构用于记录多个目标的特征序列；通过调整LSTM网络特征标签信息，预处理损失函数，并在追踪后采用置信度分段的方式对检测结果进行匹配，解决对同一目标的重复检测以及目标遮挡问题。实验结果表明，该算法对传统的重叠、遮挡等问题有较好的抗干扰能力，在不同场景下识别准确率均高于90%。
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