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轻量化行人检测系统设计完稿.docx

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摘 要随着人工智能在边缘计算场景的应用拓展,行人检测的轻量化部署成为智能安防、自动驾驶领域的研究重点,低算力设备对检测模型的体量、实时性与精度提出多重要求。本文以YOLOv8 算法为基础,设计并实现一款轻量化行人检测系统,支持实时摄像头、本地视频及静态图像的多源输入需求。研究通过深度可分离卷积重构 YOLOv8 骨干网络,引入轻量型自注意力机制,在大幅压缩模型参数量的同时,保留对多尺度行人目标的特征提取能力;结合自适应动态阈值调整与优化的非极大值抑制策略,有效降低树枝、广告牌等背景干扰造成的误检,提升检测鲁棒性;同时开发轻量化多模态输入...

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