基于改進YOLOv5算法和DeepSort算法的多目標檢測和跟蹤

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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)測框進行匹配，對未匹配成功的檢測框采用距離交并比代替交并比進行二次匹配，提高DeepSort算法的跟蹤性能；通過對比實驗和消融實驗驗證所提出的多目標檢測跟蹤算法的性能。（剩余11939字）