一种基于深度学习的视频流实时目标检测与跟踪系统

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的视频流实时目标检测与跟踪系统，包括数据采集模块捕获原始视频流输出双模态图像序列；对抗生成模块合成低频样本；特征对齐模块动态调节通道注意力权重；自适应检测模块依据场景复杂度指数切换主辅检测路径，主路径采用轻量卷积生成目标检测框，辅路径激活重识别子网络生成补充检测框；时空图跟踪模块应用通道注意力权重进行跨模态匹配修正冲突节点；可信决策模块生成概率化行为决策。系统通过坐标反馈驱动样本合成、通道权重调节分布校准、轨迹连续性约束决策可靠性的闭环优化机制，持续压缩训练数据与实际场景分布差异，提升动态环境下目标检测与跟踪的鲁棒性。