卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在车辆和行人检测领域扮演着重要角色，因其在图像处理中的强大特征提取能力而备受青睐。本文主要探讨了一种基于深度学习的车辆和行人检测算法，它利用更快的区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks，R-CNN）框架以及相关的优化技术来提高检测精度。
传统的车辆和行人检测算法常常依赖于手工设计的特征，这些特征鲁棒性不足，易受环境变化的影响。而深度学习，尤其是CNN，通过自动学习多层次的抽象特征，解决了这个问题。R-CNN引入了对图像区域的预处理，通过生成一系列可能包含目标的候选框，然后对每个候选框进行CNN分类，极大地提高了检测的准确性。
文中提出的算法首先采用一种开源的R-CNN框架，如Fast R-CNN或Faster R-CNN，对输入图片进行特征提取。这些网络通常包含卷积层、池化层和全连接层，能够从原始像素数据中学习到丰富的视觉特征。接着，区域提案网络（Region Proposal Network, RPN）被用来提出可能包含目标的候选区域，这一步骤极大地减少了需要评估的区域数量，从而加快了整个检测过程。
为了进一步提升检测性能，算法采用了在线负样本学习（Online Hard Negative Mining）策略，这是一种训练技巧，通过选择最难分类的负样本（即那些容易被误识别为目标的样本）进行强化学习，从而提升模型的区分能力。此外，可变的非极大值抑制（Variable Non-Maximum Suppression, NMS）算法用于消除检测结果中的重叠边界框，确保每个目标只被检测一次，避免了重复计数的问题。
实验结果显示，基于CNN的车辆和行人检测算法在检测效果上表现出色，特别是在复杂场景下，如多目标、遮挡、光照变化等情况下，仍能保持较高的检测精度。这种方法的应用不仅限于交通监控，还可以扩展到其他需要目标检测的领域，如安防、自动驾驶等。
此算法结合了深度学习的强大学习能力和R-CNN家族的高效检测特性，通过优化的负样本学习和NMS策略，提升了车辆和行人检测的准确性和实时性。这为未来的研究提供了有价值的参考，也展示了深度学习在计算机视觉任务中的广阔应用前景。
