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。