基于深度学习的目标跟踪方法、装置、设备、介质和产品

本申请提供一种基于深度学习的目标跟踪方法、装置、设备、介质和产品，通过获取待跟踪目标的检测数据集；根据待跟踪目标的检测数据集，构建YOLO检测模型和DeepSort跟踪模型；根据YOLO检测模型和DeepSort跟踪模型，对待跟踪目标进行跟踪处理，得到目标跟踪结果；基于卡尔曼滤波算法和匈牙利算法，对目标跟踪结果进行结果验证，完成对待跟踪目标的跟踪，提高了在复杂环境下光伏吊装施工危险区域内行为人跟踪的准确性。