【摘 要】
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目前农业环境下的无序目标的精确计数有很高的应用需求，这种计数对其生物量、生物密度管理起到了重要的指导作用。如黑水虻幼虫目标追踪过程中，追踪对象具有高速和非线性的特征，常规算法存在追踪目标速度不足和丢失目标后的再识别困难等问题。针对以上问题，本文提出了一种改进SORT算法，通过改进卡尔曼滤波模型的方式提升目标追踪算法的快速性和准确性，提升了计数的精度。另外，针对黑水虻幼虫目标识别过程中幼虫性状的多样
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目（LY22F030003）；
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目前农业环境下的无序目标的精确计数有很高的应用需求，这种计数对其生物量、生物密度管理起到了重要的指导作用。如黑水虻幼虫目标追踪过程中，追踪对象具有高速和非线性的特征，常规算法存在追踪目标速度不足和丢失目标后的再识别困难等问题。针对以上问题，本文提出了一种改进SORT算法，通过改进卡尔曼滤波模型的方式提升目标追踪算法的快速性和准确性，提升了计数的精度。另外，针对黑水虻幼虫目标识别过程中幼虫性状的多样性和混料导致的复杂背景问题，本文通过实验对比多种深度学习网络性能选定Yolov5s算法提取图像多维度特征，提升了目标识别精度。实验结果表明：在划线计数方面，本文提出的改进SORT算法与原模型相比，平均精度提升了4.19个百分点，从91.36%提升到了95.55%，通过仿真和实际应用，证明了本文模型的有效性；在目标识别方面，使用Yolov5s模型在训练集上帧率为156，mAP@0.5值为0.9910，精度为0.9011，召回率为0.9922，综合性能优于其他网络。
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