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相对传统的行人检测技术,基于深度学习的行人检测技术具有压倒性的优势,然而由于深度卷积网络规模庞大,需要专用的处理器,限制了行人检测系统的推广。针对上述问题,提出一种网络规模适中的深度卷积网络模型,在保证检测精度的前提下提高检测模型的普适性。以低维度的浅层卷积神经网络为基础,分别从网络层数、感受野大小和特征图3个角度出发搜索最优的网络结构,并通过有指导的实验评估确定最终的网络参数。在Daimler行人数据库上进行实验,结果表明,本文建立的网络不但网络规模适中,而且具备良好的检测性能。在Daimler、