摘要
本发明提出一种粮库仓内人员动态跟踪方法,包括以下步骤:预先训练好目标检测算法;以一定时间间隔截取粮仓前端摄像头的视频流中的图像序列;将图像序列输入到目标检测算法得到人员位置坐标集以及仓门区域集和粮面区域集;将人员位置坐标集输入到改进的Deep‑sort多目标跟踪算法,跟踪人员轨迹和识别人员ID;通过人员位置坐标集得到人员重心位置集,利用人员重心位置集与仓门区域集和粮面区域集之间的位置关系判断人员是否进出仓;本发明基于改进Deep‑sort多目标跟踪算法对粮库仓内人数进行动态统计,可以精确的识别人员数量和动态的变化。
技术关键词
动态跟踪方法
深度学习模型
粮仓
图像
卡尔曼滤波器
匈牙利算法
仓门
视频流
轨迹
多尺度特征融合
检测坐标
置信度阈值
序列
关系
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