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摘要
随着机器学习、人工智能、大数据、数字图像等技术的不断发展，基于深度学习的行人检测与姿态估计技术也逐步完善，无论是算法的时效性还是准确性都取得了长足的进步。行人检测及姿态估计在人机交互、视频监控、智慧交通等领域有着重要应用。论文探索了行人检测和姿态估计系统的一种帧数优化策略，很好地适配了各种不同计算性能的机器，避免了帧数与精度之间的不平衡性，并且详细阐述了系统平台搭建过程以及系统参数优化方法，使得行人检测和姿态估计系统在精确度，时效性以及帧率之间达到了一个良好的平衡。论文针对系统默认解决方案不能完美适配在各种不同的计算机上的问题，总结出一套全新的参数优化策略。根据这个方法，当系统运行在不同配置的计算机时，可以很快地找到解决方案。
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单位河南工学院
