【摘 要】
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随着计算机视觉领域的高速发展,使得监控场景中的目标检测与跟踪在日常生活中发挥着越来越重要的作用,但在目标检测与跟踪的实际应用中,经常受到算法运行速度和准确率的影响,同时还受到行人车辆互相遮挡、目标过小和尺寸变化等情况的干扰。因此,本文为了解决这些问题,对基于深度学习的YOLOv3算法和Deepsort算法进行改进,具体工作如下:在交通监控的场景下,为了提高对小目标检测效果,以及行人车辆发生尺度变化
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随着计算机视觉领域的高速发展,使得监控场景中的目标检测与跟踪在日常生活中发挥着越来越重要的作用,但在目标检测与跟踪的实际应用中,经常受到算法运行速度和准确率的影响,同时还受到行人车辆互相遮挡、目标过小和尺寸变化等情况的干扰。因此,本文为了解决这些问题,对基于深度学习的YOLOv3算法和Deepsort算法进行改进,具体工作如下:在交通监控的场景下,为了提高对小目标检测效果,以及行人车辆发生尺度变化的问题,本文将用于检测的YOLOv3算法的网络结构Darknet-53改为Darknet-49,防止有效信息的丢失,保留更多的语义信息。利用自适应空间特征融合方法加强多尺度目标的检测性能,同时使用IOU值做损失函数以提高准确率,最后融合帧间差分法,将静止目标去除,并使mAP提升了 9.52%。在跟踪问题上,针对遮挡情况的出现和实际场景中需要快速并准确的跟踪问题,对Deepsort算法的特征网络结构进行改进,结合Softmax函数计算损失函数提高准确率,引入K邻域搜索对匹配区域加以限制。运行时间相较于传统Deepsort算法减少了 0.011秒,中心点距离误差平均值为21.6,相比传统Deepsort算法减少了1.3倍,并且对于遮挡场景也能很好地完成跟踪任务。最后,将改进的算法移植到嵌入式平台Jetson TX1上,得到本文的改进算法准确率比传统算法高了0.3%,速度缩短了0.006秒,对遮挡、小目标的处理更有效,有更好的鲁棒性。
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