基于改進(jìn)YOLOv5算法和DeepSort算法的多目標(biāo)檢測和跟蹤

摘要： 針對因受水面波紋、反光及目標(biāo)外觀特征相似而導(dǎo)致的游泳池中目標(biāo)檢測跟蹤困難的問題，提出一種基于改進(jìn)YOLOv5算法和DeepSort算法的多目標(biāo)檢測和跟蹤方法；通過引入注意力機(jī)制改進(jìn)YOLOv5算法，增強(qiáng)算法對目標(biāo)特征的提取能力；將檢測結(jié)果輸入到DeepSort算法中，在級聯(lián)匹配中引入K鄰域限制篩選目標(biāo)檢測框，減少因目標(biāo)外觀特征不明顯引起的身份切換問題；利用匈牙利算法對檢測框和預(yù)...