摘要
本发明公开了一种密集行人的检测与跟踪方法及装置,涉及计算机视觉技术领域,能够解决现有技术中在用于行人极度密集场景下的实时检测与跟踪时跟踪准确度低的问题。具体技术方案为:首先获取密集行人检测数据集和跟踪数据集;使用α‑EIoU loss、GAM注意力机制以及Swin Transformer模块改进YOLOv5s算法,得到检测模型;训练、优化检测模型获得目标检测模型;引入ShuffleNetV2模块改进DeepSORT算法后训练,得到目标跟踪模型;根据目标检测模型和目标跟踪模型对行人目标视频进行检测和跟踪,得到检测和跟踪的实验结果。本发明用于密集行人的检测与跟踪。
技术关键词
跟踪方法
行人检测
注意力机制
算法
训练集
行人重识别
室内外公共场所
特征提取网络
数据
测试模块
计算机视觉技术
跟踪装置
视频
格式
场景
标签
身体
坐标
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