基于改进DeepSort框架的隧道场景中车辆跟踪方法

本发明公开了一种基于改进DeepSort框架的隧道场景中车辆跟踪方法，包括：设计用于提取关键特征信息的通道空间融合注意力机制CA；构建基于通道空间融合注意力机制CA的隧道场景中车辆检测模型YOLOv5‑AM‑VD‑TS；运动预测与状态估计；设计用于提高网络特征提取能力的通道注意力机制SE；构建隧道场景中车辆重识别模型IResNet50‑VRI‑TS；目标车辆关联匹配：将目标关联问题转换为求解最优匹配的问题，对帧与帧之间各个目标进行最优匹配；构建基于改进DeepSort框架的隧道场景中车辆跟踪模型DTM‑YAVT‑IVT，进行车辆跟踪。本发明针对车辆检测模型和重识别模型现存问题进行改进，提高了隧道监控系统的实时性和准确性，对智慧交通系统发展具有重要意义。