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为了提高视频监控中人数统计的精度和速度,解决传统人体检测由于衣物身体阻挡而造成的高遮挡问题。提出一种改进的轻量人头检测方法 MKYOLOv3-tiny。该方法是对YOLOv3-tiny进行改进,针对低层的人头特征进行多尺度融合,实现不同卷积层的分类预测与位置回归,提升检测的精度;针对人头较小的特点,结合有效感受野的思想,K-means聚类减小初始候选框的规格,提升候选框的精度。实验结果表明,改进后的模型在Brainwash密集人头检测数据集上与原方法相比,在精度上提升了3.21%,漏检率降低了8.7%。