26年WP计算机科学与技术基于遮挡感知数据增强的YOLOv13密集行人检测7.6-AI2.23全日(27596字).docx

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WHKJ 大学本科毕业论文I摘要城市化加快，密集人群里的智能监控需求越来越具体。行人检测是计算机视觉的核心任务之一，安防、自动驾驶、人流统计都用的上。但在密集的人群中遮挡很严重，传统方法漏检率高，实际用起来难以满足使用需求。YOLO 系列因为又快又准，工业界和学术界用的很多，可遇到密集遮挡场景，特征提取还是不够，遮挡目标的识别率较低。针对这个问题，本文提出了一种改进策略，这个策略使用了遮挡感知的数据增强。策略的思路是：模拟真实遮挡，增加训练样本的多样性，让模型多学遮挡目标的特征，提升密集场景下的检测性能。具体做了以下工作：先是设计...

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