【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及行人检测，尤其涉及一种基于多尺度多特征神经网络的行人目标检测方法。
技术介绍
1、行人检测技术旨在从图像或视频源中识别和定位行人，这项技术已经成为评估图像或视频序列中是否存在行人，并对其进行标记和显示的重要工具。目前，行人检测技术已经被广泛应用于智能驾驶辅助系统、智能机器人技术、以及智能视频监控等多个领域，对于提升这些系统的智能化水平起到了关键作用。行人检测技术本身并不是孤立的，它与视频分析中的行人跟踪、行为识别等任务紧密相连，但是行人的多种姿态、行人之间的遮挡、行人与背景的遮挡等复杂因素已经成为了影响行人检测准确率的关键挑战。因此，提高行人检测技术在复杂环境中对小目标行人的检测能力，具有重要的研究意义和应用前景。
2、申请号为cn202210979010.9的中国专利技术专利公开了一种面向全天候的跨模态自适应融合行人目标检测系统及方法，主要包括跨模态差分信息融合模块和置信度感知自适应融合模块两部分。跨模态差分信息融合模块主要是针对网络提取后的可见光及红外模态的特征信息进行互补特征加强，通过全局池化及平均池化操...
【技术保护点】
1.一种基于多尺度多特征神经网络的行人目标检测方法，其特征在于，包括以下过程：
2.如权利要求1所述的一种基于多尺度多特征神经网络的行人目标检测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下过程：
3.如权利要求1所述的一种基于多尺度多特征神经网络的行人目标检测方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：
4.如权利要求1所述的一种基于多尺度多特征神经网络的行人目标检测方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：
5.如权利要求1所述的一种基于多尺度多特征神经网络的行人目标检测方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程为：
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