一种基于改进YOLOv11n的轻量化拥挤场景行人检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv11n的轻量化拥挤场景行人检测方法，具体包括以下步骤：(1)建立拥挤场景行人图像数据集；(2)为数据集中的图像添加标注信息；(3)构建基于改进YOLOv11n的轻量化拥挤场景行人检测模型；(4)采用训练集和验证集对模型进行训练并保存训练好的模型；(5)采用测试集对模型进行测试，模型的精度满足泛化性要求，即获得最终的基于改进YOLOv11n的轻量化拥挤场景行人检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv11n的轻量化拥挤场景行人检测方法，能够有效提高拥挤场景行人检测的精度，同时，使模型具备了更好的轻量化特性，便于部署在资源受限的移动硬件平台上。