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针对物体检测容易受外形、视觉等可变性影响的问题,提出一种利用支持向量回归(SVR)模型的区域池化检测方法,即自适应区域池化方法,该方法适用于分割区域,能自动发现不同的实例和图像块。生成区域方案,每种样本的方案都由不同颜色的边界框表示;利用区域池化法提取特征,解析区域结构;分类数据采用非极大值抑制法得到检测结果。实验结果验证了提出方法的有效性,与其它同类方法相比,该方法对物体检测的性能明显提升,其中平均召回率达到了90.8%,加入CNN特征,性能提升幅度更大。