【摘 要】
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目标检测首先从视频或者图像中筛选出目标类,然后目标检测算法标记出该目标在视频或者图像中的具体位置。最后通过分类器标注出类别名称。YOLOv3目标算法因具有检测速度快,精度高的特点而受到广泛关注,但在复杂场景、目标尺度及姿态多样性等因素下,该算法对部分小目标会出现漏检、误检或重复检测等情况。为避免出现上述情况,对YOLOv3算法进行了改进,同时将改进后的算法与Deep SORT算法进行联合,以增强联
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目标检测首先从视频或者图像中筛选出目标类,然后目标检测算法标记出该目标在视频或者图像中的具体位置。最后通过分类器标注出类别名称。YOLOv3目标算法因具有检测速度快,精度高的特点而受到广泛关注,但在复杂场景、目标尺度及姿态多样性等因素下,该算法对部分小目标会出现漏检、误检或重复检测等情况。为避免出现上述情况,对YOLOv3算法进行了改进,同时将改进后的算法与Deep SORT算法进行联合,以增强联合算法的跟踪效果。本文主要研究内容如下:（1）研究目标检测问题。针对YOLOv3对小目标检测率低、Io U值相同时不能反应预测框和目标框是否相交问题以及传统NMS算法对于遮挡情况经常产生错误抑制情况,首先改进YOLOv3的残差块和神经网络结构。其次引入SPP模块并将改进后的残差块融合到CSPNet模块中。最后采用DIo U作为损失函数以取代Io U损失函数,DIo U-NMS作为分类器以提高改进后的网络对小目标及遮挡目标的检测效果。（2）在改进后的YOLOv3算法基础上,将Deep SORT算法与改进后的算法进行联合。联合算法先使用改进后的YOLOv3算法检测目标,再通过Deep SORT算法实现目标跟踪。Deep SORT以SORT算法为基础,使用wide Res Net网络离线训练人体表观特征,并将跟踪目标的表观特征加入到马氏距离等匹配算法中,目的是减少目标频繁出现ID Switch情况及提高对遮挡目标的跟踪效果。（3）在改进后的YOLOv3与Deep SORT联合算法的基础上,研究内容由人体目标检测和跟踪延伸到口罩目标检测和跟踪。首先,使用脚本抽取出VOC2012数据集中的person类,将整理后的数据集用于训练和测试改进后的YOLOv3算法。其次,为便于口罩佩戴检测及减轻防疫人员工作量,在实验阶段收集、汇总和标注口罩数据集,并使用改进后的YOLOv3算法测试复杂场景下口罩检测的精度。最后,将联合算法应用于摄像头或视频中,基本可以准确跟踪和统计带口罩目标和未带口罩目标。
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