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傳統深度金字塔模型作為一種有效的行人檢測算法備受關注，融合可變形部件模型和卷積神經網絡模型，但特征提取部分使用的算法像素區堿的大小不冋，導致模型之間不能完全融合，在行人數量多、姿勢復雜和有遮擋情況時的檢測效果不理想。因此，提出一種基于規范化函欻的深度金字塔模型（Norm-DP）算法，使用規范化函數融合可變形部件模型和卷積神經網絡模型，直接從金字塔特征中提取正負樣本，使用隱變量攴持向量杋進行模型訓練，結合柔性非最大抑制（soft-NMS）算法和邊界框回歸（BBR）算法對定位框進行優化分別使用IRIA和 MS COCO數據集進行實驗驗證，在行人數量多、姿勢復雜和有遮擋情況時，檢測精度高于最優的可變形部件模型算法、卷積神經網絡算法、深度金字塔模型算法和結合區堿選擇的卷積神經網絡算法。
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