《表1 不同子集中标记为正(P，包含一个人)和负(N，不包含人)的图像数量》

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《基于双目相机与改进YOLOv3算法的果园行人检测与定位》

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在城市环境中检测行人的工作已经做得相当多。在这个领域已经有很多很好的数据集，促进了该领域的研究发展。农业环境中的行人识别和城市环境之间存在一些差异。针对这些差异，卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心的PEZZEMENTI等[15]制作的农业环境中行人检测数据集，包括苹果园和橙园环境中的已标注图像，以促进在农业环境下自动化设备的应用与发展。数据集分为训练集、验证集和测试集，不同类型数据集图像数量如表1所示。其中包含行人的图像分为静止状态和移动状态；按照行人目标所占像素区域面积分为小目标、中等目标、大目标；按照行人的姿势分为正常姿势、非正常姿势，其中正常姿势是指正常站立姿势，非正常姿势包括躺、坐、蹲等姿势。