一种基于改进YOLOv8n-MatchBox的仓储环境下目标检测与跟踪方法及系统

本发明提供了一种基于改进YOLOv8n‑MatchBox的仓储环境下目标检测与跟踪方法及系统，包括以下步骤：S1、获取仓储环境下人员及障碍物视频数据；S2、构建仓储环境自定义模型；S3、将获取的视频数据输入训练后的改进YOLOv8n目标检测模型，输出人员及障碍物信息；S4、录入可移动人员模型和障碍物模型；S5、完善仓储环境自定义模型；S6、设定目标遮挡阈值；S7、将改进YOLOv8n目标检测模型输出的人员及障碍物信息输入KCF算法和改进DeepSORT算法；本发明将改进后的YOLOv8n模型的检测结果作为KCF和改进DeepSORT跟踪模型的输入，并在DeepSORT模型中引入ShuffleNetV2轻量化结构，配合针对仓储环境指定的自定义环境模型，为跟踪系统提供真实的三维坐标，从而在保证跟踪精度的同时降低了计算成本。