【摘 要】
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随着大数据时代的到来以及深度学习技术的飞速发展,社会很多领域如视频监控和智能交通等,对多目标跟踪技术的需求也越来越高。视频监控系统作为社会公共安全领域的一项重要的技术保证,已经被广泛使用于商场、街道、广场等不同的场景中。然而,大多数视频监控系统仍然停留在安保人员对视频信息进行人工监视的程度,不仅耗费大量人力物力,而且容易发生错漏。因此,利用智能算法和技术对视野内的运动物体进行跟踪任务成为当下研究热
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随着大数据时代的到来以及深度学习技术的飞速发展,社会很多领域如视频监控和智能交通等,对多目标跟踪技术的需求也越来越高。视频监控系统作为社会公共安全领域的一项重要的技术保证,已经被广泛使用于商场、街道、广场等不同的场景中。然而,大多数视频监控系统仍然停留在安保人员对视频信息进行人工监视的程度,不仅耗费大量人力物力,而且容易发生错漏。因此,利用智能算法和技术对视野内的运动物体进行跟踪任务成为当下研究热点。本论文围绕当前目标跟踪主流方向之一的“基于检测的多目标跟踪策略”展开研究。通过改进目标检测算法,提高目标检测算法在City Persons数据集上的检测效果,提升多目标跟踪算法的整体跟踪效果。实验证明,改进后的算法在多目标跟踪数据集MOT16取得了良好的效果。本文的主要研究内容包括:（1）针对目前主流目标检测算法在检测小目标时准确率较差的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的目标检测算法。修改YOLOv5的主特征提取网络,生成4幅特征图像,增强原始输入图像的特征提取。修改YOLOv5颈部部分,结合FPN和PANet,对包含不同语义信息的4个特征图进行特征融合,生成更好的特征,提高了小物体检测性能。同时在骨干网和特征融合网络之前引入双注意力机制,提升目标检测效果。本文在原YOLOv5算法与City Prersons数据集进行了对比测试。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法能够有效提高目标的检测精度。（2）基于YOLOv5目标检测算法和Deep SORT的多目标跟踪算法研究,对Deep SORT算法框架的检测器部分进行优化。使用匈牙利算法计算代价矩阵寻找最优匹配结果,同时使用卡尔曼滤波算法对目标进行预测。使用改进的YOLOv5算法,同时对比YOLOv3一阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法Faster-RCNN,并且在MOT16多目标跟踪数据集上评估算法性能,实验证明,改进后的多目标跟踪算法性能有了明显提升。本文提出的基于检测的多目标跟踪算法,有效降低了检测器对于目标漏检、误检的情况,在很大程度上提升了多目标跟踪模型的性能。同时也探索了多目标跟踪算法在人群跟踪中的现实应用,对以后多目标跟踪技术的广泛应用提供了一定的参考价值。
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