一种双检测与伪深度运动模型驱动的肉牛多目标跟踪方法

本发明提供了一种双检测与伪深度运动模型驱动的肉牛多目标跟踪方法，包括：步骤S1，构建肉牛检测与多目标跟踪数据集；步骤S2，实现高精度上下文感知目标检测教师网络HP‑CAOD‑TN；步骤S3，训练高精度上下文感知目标检测教师网络HP‑CAOD‑TN；步骤S4，实现高效上下文感知目标检测学生网络EC‑CAOD‑SN：步骤S5，模型蒸馏；步骤S6，实现伪深度增强卡尔曼滤波器P‑DEKF；步骤S7，基于S5得到的目标双检测网络，使用步骤S6中伪深度增强卡尔曼滤波器P‑DEKF模拟目标的状态进行伪深度运动模型驱动，并使用匈牙利算法进行逐帧数据关联来共同实现多目标跟踪。本发明通过引入高精度上下文感知目标检测教师网络HP‑CAOD‑TN和高效上下文感知目标检测学生网络EC‑CAOD‑SN，本发明不仅在多目标跟踪中实现了高精度的目标检测，还兼顾了低计算负担。