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由于監控中的行人檢測存在背景復雜，目標尺度和姿態多樣性及人與周圍物體互相遮擋的問題，造成YOLOV3對部分目標檢測不準確，會產生誤檢、漏檢或重復檢測的情況。因此，在YOLO3的網絡基礎上，利用殘差結構思想，將淺層特征和深層特征進行上采樣連接融合得到104×104尺度檢測層，并將κ- means算法聚類得到的邊界框尺寸應用到各尺度網絡層，増加網絡對多尺度、多姿態目標的敏感度，提高檢測效果。同時利用預測框對周圍其他目標的斥力損失更新 YOLOV3損失函數，使預測框向正確的目標靠近，遠離錯誤的目標，降低模型的誤檢率，以改善目標間互相遮擋而影響的襝測效果。實驗結果證明，在MOT6數據集上，相比YOLOV3算法，提出的網絡模型具有更好的檢測效果，證明了方法的有效性。
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