基于改進YOLOv5算法和DeepSort算法的多目標檢測和跟蹤
濟南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)
頁數(shù)： 8 2024-03-08
摘要： 針對因受水面波紋、反光及目標外觀特征相似而導(dǎo)致的游泳池中目標檢測跟蹤困難的問題，提出一種基于改進YOLOv5算法和DeepSort算法的多目標檢測和跟蹤方法；通過引入注意力機制改進YOLOv5算法，增強算法對目標特征的提取能力；將檢測結(jié)果輸入到DeepSort算法中，在級聯(lián)匹配中引入K鄰域限制篩選目標檢測框，減少因目標外觀特征不明顯引起的身份切換問題；利用匈牙利算法對檢測框和預(yù)... （共8頁）
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