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针对现实生活中存在人与人之间相互重叠交叉遮挡,由此产生对行人检测技术中检测速度慢、检测准确率低以及鲁棒性较差等问题。实验基于YOLOv3网络架构,为减少网络传递过程逐层丢失信息,借鉴残差密集网络的思想,提出一种改进YOLOv3算法,实现网络多层特征复用及融合,并以扩增数据集以及多尺度策略等方法训练网络。实验结果表明:与目前主流目标检测方法相比,该方法提高了有遮挡行人检测准确率与召回率。