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融合多模型和帧间信息的行人检测算法--第1页

融合多模型和帧间信息的行人检测算法

1.引言

研究背景与意义-

现有行人检测算法存在的问题-

本文提出的融合多模型和帧间信息的行人检测算法的意义-

和优势

2.相关技术综述

行人检测相关技术的研究发展历程-

多模型的概念和应用-

帧间信息的提取与利用-

3.提出的行人检测算法

算法整体架构与流程-

多模型的应用-

帧间信息的提取和利用-

4.实验结果与分析

数据集的介绍与制备-

实验环境和参数设定-

与其他行人检测算法的比较实验-

结果分析与讨论-

5.结论与展望

本文提出的行人检测算法的贡献和局限性-

未来的研究方向和优化思路-

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注：该提纲只是提供一种可能的框架，具体的章节和内容可以

根据实际情况进行调整。第1章节：引言

随着计算机视觉领域的不断发展和深度学习技术的普及，人们

对于行人检测的需求越来越高。行人检测算法可以应用于人流

监控、智能交通系统、视频监控等多个领域。由于存在着视角、

遮挡和光照等复杂情况，行人检测算法的设计和实现相较于其

他物体检测问题来说更加困难和复杂。

目前，已经提出并应用了大量的行人检测算法，例如使用

Haar-like特征的人脸检测器、使用HOG特征的行人检测器以

及使用深度学习方法的行人检测器等。然而，这些算法在某些

情况下（例如纹理不明显、目标大小变化等）表现不佳，因此

需要进一步地改进。

本文提出一种融合多模型和帧间信息的行人检测算法。通过融

合多种模型，并将每一种模型生成的结果进行加权融合，我们

能够更准确地检测出行人。同时，该算法还引入了帧