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由于監(jiān)控中的行人檢測(cè)存在背景復(fù)雜，目標(biāo)尺度和姿態(tài)多樣性及人與周?chē)矬w互相遮擋的問(wèn)題，造成YOLOV3對(duì)部分目標(biāo)檢測(cè)不準(zhǔn)確，會(huì)產(chǎn)生誤檢、漏檢或重復(fù)檢測(cè)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(jìn)行上采樣連接融合得到104×104尺度檢測(cè)層，并將κ- means算法聚類(lèi)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(duì)多尺度、多姿態(tài)目標(biāo)的敏感度，提高檢測(cè)效果。同時(shí)利用預(yù)測(cè)框?qū)χ車(chē)渌繕?biāo)的斥力損失更新 YOLOV3損失函數(shù)，使預(yù)測(cè)框向正確的目標(biāo)靠近，遠(yuǎn)離錯(cuò)誤的目標(biāo)，降低模型的誤檢率，以改善目標(biāo)間互相遮擋而影響的襝測(cè)效果。實(shí)驗(yàn)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(cè)效果，證明了方法的有效性。
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