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基于卷积神经网络的行人检测与跟踪算法研究
基于卷积神经网络的行人检测与跟踪算法研究
摘要：随着计算机视觉技术的快速发展，行人检测与跟踪成为了计算机视觉领域的重要研究方向。本文提出了一种基于卷积神经网络的行人检测与跟踪算法，该算法能够在复杂场景下实现准确的行人检测和跟踪，具有较高的实时性和鲁棒性。本文首先介绍了行人检测与跟踪的研究背景和意义，然后详细阐述了卷积神经网络的原理和常用的行人检测与跟踪算法，接着提出了本文的算法框架，并进行了详细的实验与分析。实验证明，本文提出的算法在不同场景下均能够取得较好的检测与跟踪效果，比传统方法有明显的改进。
关键词：卷积神经网络、行人检测、行人跟踪、实时性、鲁棒性
1.引言
行人检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等领域。准确的行人检测与跟踪算法能够提供有效的人员监管和智能决策支持，具有重要的应用价值。
2.卷积神经网络
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，具有良好的特征提取能力和模式识别能力。本文采用了经典的卷积神经网络架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
3.行人检测算法
行人检测是指在给定的图像中精确定位和识别行人的过程。本文提出了一种基于卷积神经网络的行人检测算法，该算法首先对输入图像进行卷积和池化操作，得到一系列特征图。然后利用滑动窗口的方式在特征图上进行扫描，根据行人的特征进行分类，最后得到行人的位置和尺寸信息。
4.行人跟踪算法
行人跟踪是指在视频序列中对目标行人进行连续的定位和追踪。本文提出了一种基于卷积神经网络的行人跟踪算法，该算法首先通过行人检测算法得到初始的行人位置信息，然后利用卷积神经网络对行人进行特征提取，进一步识别和跟踪行人。
5.实验与分析
本文使用了包括行人检测数据集和行人跟踪数据集在内的多个公开数据集进行实验。实验结果表明，本文提出的算法在不同场景下具有较高的检测准确性和跟踪精度，且具有较好的实时性和鲁棒性。
6.结论
本文提出了一种基于卷积神经网络的行人检测与跟踪算法，该算法能够在复杂环境下实现准确的行人检测和跟踪，并具有较高的实时性和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化算法的性能，提高算法的实用性和适应性。
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