摘要
行人检测作为计算机视觉领域的关键课题，在自动驾驶、智能监控、人机交互等方面具有广泛应用。
近年来，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的快速发展，为行人检测技术带来了突破性进展。
相较于传统方法，基于CNN的行人检测方法凭借其强大的特征学习能力和端到端训练优势，显著提升了检测精度和效率。
本文将对基于卷积神经网络的行人检测程序设计进行深入研究。
首先，阐述行人检测的研究背景、意义以及国内外研究现状。
其次，介绍卷积神经网络的基本原理、常用模型以及目标检测评价指标。
接着，详细阐述基于CNN的行人检测模型设计，包括模型结构设计、特征提取网络选择与改进、损失函数设计、模型训练策略等关键技术。
此外，本文还将探讨行人检测程序设计与实现过程，涵盖程序开发环境搭建、数据集选择与处理、模型训练与评估、程序界面设计与功能实现等方面。
最后，对全文进行总结，并展望基于CNN的行人检测技术未来发展趋势。
关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习；目标检测；程序设计
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