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基于卷积神经网络的跨镜多行人目标检测与跟踪：方法创新与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
随着城市化进程的加速和智能技术的不断发展，安防和交通等领域对于行人目标的检测与跟踪需求日益迫切。在安防监控中，跨镜多行人目标检测与跟踪技术能够帮助警方实时掌握人员的行动轨迹，从而有效预防和侦破各类案件。例如，在公共场所发生突发事件时，通过对多个监控摄像头捕捉到的行人信息进行分析和整合，可以快速定位嫌疑人的位置和行动路线，为警方的执法行动提供有力支持。在交通领域，准确检测和跟踪行人对于自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。自动驾驶汽车需要实时感知周围的行人情况，以便及时做出决策，避免碰撞事故的发生。此
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