基于改進(jìn)YOLOv5算法和DeepSort算法的多目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤

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摘要： 針對(duì)因受水面波紋、反光及目標(biāo)外觀特征相似而導(dǎo)致的游泳池中目標(biāo)檢測(cè)跟蹤困難的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)YOLOv5算法和DeepSort算法的多目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法；通過(guò)引入注意力機(jī)制改進(jìn)YOLOv5算法，增強(qiáng)算法對(duì)目標(biāo)特征的提取能力；將檢測(cè)結(jié)果輸入到DeepSort算法中，在級(jí)聯(lián)匹配中引入K鄰域限制篩選目標(biāo)檢測(cè)框，減少因目標(biāo)外觀特征不明顯引起的身份切換問(wèn)題；利用匈牙利算法對(duì)檢測(cè)框和預(yù)測(cè)框進(jìn)行匹配，對(duì)未匹配成功的檢測(cè)框采用距離交并比代替交并比進(jìn)行二次匹配，提高DeepSort算法的跟蹤性能；通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)和消融實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出的多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤算法的性能。（剩余11939字）