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摘要
本发明公开了一种实时行人检测方法,该方法的步骤主要包括：确定默认分辨率,读取视频帧,根据缩放因子确定分割块数,调整视频帧尺寸,分割视频帧,将分割后视频帧子块叠放并提取特征,预测候选行人框的坐标参数以及行人置信度分数,筛选出最终的行人框结果,根据当前帧行人尺寸调整缩放因子,继续处理下一帧直至完成全部检测任务。本发明公开了一种神经网络,包括7或8或9层卷积层。本发明还公开了一种目标检测层,该目标检测层实现行人目标框坐标预测和目标框置信度预测两部分功能。本发明通过缩放因子对视频帧进行自适应缩放,在保证检测精度及运算速度的情况下,尤其提高了对小尺寸行人目标的检测效果。
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