- 摘要:
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目标跟踪算法在计算机视觉领域一直是研究的难点和热点,但是受行进中人员自身和周边因素的影响跟踪效果一直不佳。文章采用基于检测器的跟踪框架对目标进行跟踪。首先将 YOLOv5s 算法进行改进,为降低模型的计算量引入GhostNet 轻量化模型,在添加 P-CBAM 注意力机制以增强检测器的有效特征提取;然后跟踪信息使用 DeepSORT 算法实现行人的跟踪。
- 中图分类号:
- TP391
- 文献标识码:
- A
- 文章编号:
- 2096-9759(2023)06-0029-04
综述
赵建光(1978-),男,河北大名人,研究生,博士,主要研究方向:感知互联与智能计算。
目标跟踪算法在计算机视觉领域一直是研究的难点和热点,但是受行进中人员自身和周边因素的影响跟踪效果一直不佳。文章采用基于检测器的跟踪框架对目标进行跟踪。首先将 YOLOv5s 算法进行改进,为降低模型的计算量引入GhostNet 轻量化模型,在添加 P-CBAM 注意力机制以增强检测器的有效特征提取;然后跟踪信息使用 DeepSORT 算法实现行人的跟踪。