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为了提高监控场景中行人检测的准确度，提出了一种基于上下文信息的行人检测方法。该方法将监控场景的上下文信息融入到卷积神经网络中，选择性地学习对行人检测有帮助的上下文信息。首先，利用一个截断的卷积神经网络提取输入图像的多张特征图。然后，将多张特征图通过两个包含上下文信息的卷积层，形成一张掩码图。最后，通过在掩码图上估计行人的边界框，获得行人检测的结果。实验表明，该方法能实现监控场景中准确且快速的行人检测。