【摘 要】
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视频行人检测是计算机视觉的一个重要应用,本文利用深度学习检测近似垂直视角的行人,但若单纯检测行人,易受与行人语义相关的行人附属属性（如背包和帽子）的干扰,容易造成误检.
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473330)
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视频行人检测是计算机视觉的一个重要应用,本文利用深度学习检测近似垂直视角的行人,但若单纯检测行人,易受与行人语义相关的行人附属属性（如背包和帽子）的干扰,容易造成误检.本文提出一种基于更快区域卷积神经网络的联合语义行人检测方法：首先调整网络模型,增强对小目标的辨别力,使其可以有效的检测行人和行人的语义属性;然后利用空间关系建立行人及其语义属性的关联,合并行人与其语义信息,并对候选行人目标进行自适应得分调整,结合行人语义属性判断候选行人目标.大量的实验表明,本文的方法精度高,速度快,具有实用价值,且检出的行
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