基于轻量神经网络的行人目标跟踪方法

本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于轻量神经网络的行人目标跟踪方法，包括：获取监控视频中每一帧中的若干行人区域；得到每一个行人区域的相邻帧图像中像素点间的匹配程度；得到每一个行人区域在每帧图像中每个像素点的光流匹配点及光流向量；得到每个行人区域中每一帧的下一帧的预测位置；得到每个行人区域的若干待优化帧；得到优化后光流点及优化后聚类簇；得到每个行人区域中待优化帧的预测结果准确性；基于行人区域中待优化帧的预测结果准确性，结合行人区域中每一帧的下一帧的预测位置，构建光流场匹配模型并对行人区域进行跟踪。本发明通过增强边缘区域的光流匹配情况，提高了持续跟踪的准确性。