[发明专利]基于改进YOLOv3模型的行人多目标跟踪视频识别方法在审
| 申请号： | 202110151278.9 | 申请日： | 2021-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN112836639A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 张相胜;沈庆;姚猛 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/246;G06T7/277 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 林娟 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于改进YOLOv3模型的行人多目标跟踪视频识别方法，属于计算机视觉的图像处理领域。本发明在YOLOv3网络中，将Darknet‑53特征提取层中原有的标准卷积替换为深度可分离卷积；并且在YOLOv3网络的预测层中引入SENet模块；利用K‑means++聚类算法对选定数据集中的目标边框进行聚类，根据聚类结果优化网络的先验框参数，并修正了锚框。本发明利用tracking‑by‑detection框架，使用改进的YOLOv3算法来实现对目标信息的检测工作，跟踪部分选用Deep‑SORT算法进行跟踪，使得整体的算法能够有效地减少漏检和出现遮挡的情况，并且能保持较快的检测速度和较好的跟踪效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolov3 模型 行人 多目标 跟踪 视频 识别 方法 | ||
【主权项】：
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