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道路实景中的车辆与行人通常表达着重要信息,准确把握住道路实景中的车辆与行人的位置信息,对于道路现场的安全状态与安全隐患判断有着十分重要的作用,通过分析道路现场的安全状态,得到道路现场重要信息后可以根据所得到的现场信息进行进一步的数据采集或者安全分析,例如可以对特定车辆进行放大近景拍摄,或进行跟踪拍摄等。所提出的方法与以往的车辆或行人检测方法不同,是一种基于卷积神经网络的深度学习目标检测方法,该方法基于整图候选和单回归的一体化卷积神经网络目标检测模型,融合了双卷积加内部竞争机制,采用多尺度的三步数据训