- 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
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综述
基于改进 YOLOv5 与 DeepSORT 的行人多目标跟踪算法研究
赵建光，范晶晶，韩泽山
- 收稿日期：
- 2023-07-24
- 作者简介：
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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。