本发明公开了一种基于遗漏负样本挖掘的行人检测方法。方法为：首先将训练样本输入到基础网络，生成用于RPN网络训练的前景样本和背景样本；然后单独训练RPN网络，使用RPN网络提取训练集上的候选区域作为Fast R‑CNN的训练样本；使用阈值T进行遗漏负样本挖掘，将得到的负样本与训练样本合并，训练Fast R‑CNN网络；采用交替训练的方式训练RPN网络和Fast R‑CNN网络，共享卷积层特征，得到Faster R‑CNN目标检测器；最后将待检测图片输入到Faster R‑CNN目标检测器，得到行人检测结果。本发明方法计算量小、易于实现，并且提高了行人检测的召回率、精度率和F1测度三个联合测量指标。