【摘 要】
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针对视频序列中因脸部遮挡、漏检而造成的无法正确判断行人是否佩戴口罩的问题，提出一种基于改进YOLOv7与DeepSORT的佩戴口罩行人跟踪算法。该算法将口罩检测、行人检测与跟踪相结合，首先，通过在YOLOv7的主干网络中添加注意力机制，增加浅层特征图，加强网络对小目标的感知能力，提高口罩检测与行人检测精度；其次，帧内关系模块利用匈牙利算法进行帧内目标关联，对行人进行口罩佩戴标记；然后，将方向差因素
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61863033，62263031）； 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2022D01C53）； 教育部产学合作协同育人项目（202102602033）； 湖北省教育科学规划重点课题（2021GA048）； 襄阳市重点研发项
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针对视频序列中因脸部遮挡、漏检而造成的无法正确判断行人是否佩戴口罩的问题，提出一种基于改进YOLOv7与DeepSORT的佩戴口罩行人跟踪算法。该算法将口罩检测、行人检测与跟踪相结合，首先，通过在YOLOv7的主干网络中添加注意力机制，增加浅层特征图，加强网络对小目标的感知能力，提高口罩检测与行人检测精度；其次，帧内关系模块利用匈牙利算法进行帧内目标关联，对行人进行口罩佩戴标记；然后，将方向差因素加入到DeepSORT算法的关联代价中，消除跟踪轨迹的历史预测方向和新检测速度方向不一致问题；最后使用改进的DeepSORT算法对行人进行跟踪，并对每条轨迹进行口罩佩戴标记更新，实现对佩戴口罩与未佩戴口罩行人的跟踪。实验结果表明，改进的YOLOv7网络平均检测精度mAP50相比原始算法提升了3.83%；在MOT16数据集上，本文算法的跟踪准确性MOTA相较DeepSORT算法提高了17.1%，跟踪精度MOTP提高了2.6%。与检测算法相比，本文算法能够跟踪到更多的行人是否佩戴了口罩，具有更好的效果。
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