行人檢測的難點主要包括：

1. 遮擋問題：行人在被物體遮擋時，其特征可能會丟失，導致檢測結果不準確。
2. 姿態(tài)變化：行人的姿態(tài)和動作會隨著時間而變化，這給行人檢測帶來了挑戰(zhàn)。
3. 光照條件變化：不同的光照條件會影響行人的可見性，從而影響檢測效果。
4. 背景復雜性：背景中可能存在多種干擾因素，如樹木、建筑物等，這些因素會對行人檢測產(chǎn)生干擾。
5. 實時性要求：行人檢測需要實時處理大量的圖像數(shù)據(jù)，對計算資源和速度有較高要求。

為了解決這些問題，可以采用以下方法：

1. 使用深度學習技術，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）進行特征提取和分類。這種方法可以自動學習到行人的特征，并適應不同場景和變化的環(huán)境。
2. 引入多尺度特征融合技術，將不同尺度的特征進行融合，以提高檢測的準確性和魯棒性。
3. 利用數(shù)據(jù)增強技術，通過旋轉、縮放、裁剪等手段生成新的訓練數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。
4. 采用端到端的訓練方法，直接從原始數(shù)據(jù)中學習行人的特征，減少人工設計特征的工作量。
5. 優(yōu)化算法和硬件設備，提高計算速度和效率，滿足實時性要求。