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城市道路场景下的行人目标尺寸变化大,并且人群密集容易引起遮挡问题,增加了行人检测难度。为了提高城市道路区域行人检测的准确性和实时性,更好应对驾驶场景的实际需求,对You Only Look Once(YOLO)方法进行改进。原YOLO模型分为行人特征提取阶段和行人坐标回归阶段,将浅层特征与深层特征多尺度融合,增加骨架网络的特征提取效果;添加注意力机制,在特征融合后加入空间通道增强模块,并且将GIoU损失引入网络训练过程,提高对遮挡目标的识别能力;结合行人尺寸,提出CrossYOLO层对网络宽度进行调