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由于監(jiān)控中的行人檢測存在背景復(fù)雜，目標尺度和姿態(tài)多樣性及人與周圍物體互相遮擋的問題，造成YOLOV3對部分目標檢測不準確，會產(chǎn)生誤檢、漏檢或重復(fù)檢測的情況。因此，在YOLO3的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，利用殘差結(jié)構(gòu)思想，將淺層特征和深層特征進行上采樣連接融合得到104×104尺度檢測層，并將κ- means算法聚類得到的邊界框尺寸應(yīng)用到各尺度網(wǎng)絡(luò)層，増加網(wǎng)絡(luò)對多尺度、多姿態(tài)目標的敏感度，提高檢測效果。同時利用預(yù)測框?qū)χ車渌繕说某饬p失更新 YOLOV3損失函數(shù)，使預(yù)測框向正確的目標靠近，遠離錯誤的目標，降低模型的誤檢率，以改善目標間互相遮擋而影響的襝測效果。實驗結(jié)果證明，在MOT6數(shù)據(jù)集上，相比YOLOV3算法，提出的網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的檢測效果，證明了方法的有效性。
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