基于YOLOv8n与OSNet级联的特定人物实时识别方法

本发明提供基于YOLOv8n与OSNet级联的特定人物实时识别方法，属于计算机视觉技术领域，该方法首先获取视频图像输入并进行标准化预处理；利用YOLOv8n模型进行初筛，获取目标框初始位置信息；基于目标框初始位置构建自适应特征度量拓扑空间，包含尺度度量维度、位置度量维度、区域度量维度和特征度量维度；利用OSNet模型获取指定位置特征，通过第一匹配模式和第二匹配模式进行二次特征比对；基于匹配度建立自适应匹配阈值；最终确定特定人物位置并实现实时跟踪，通过两阶段级联架构和多维度特征度量体系，在标准跟踪测试集上跟踪成功率提升20‑25%，特别是在遮挡恢复和长时间跟踪场景中表现卓越。