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改进YOLOv7算法结合DeepSORT技术实现佩戴口罩行人跟踪研究.docx

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改进YOLOv7算法结合DeepSORT技术实现佩戴口罩行人跟踪研究

目录

一、内容概述...............................................3

1.1佩戴口罩行人跟踪的重要性...............................4

1.2YOLOv7算法与DeepSORT技术的研究现状.....................4

1.3研究目标与意义.........................................6

二、相关技术与理论概述.....................................7

2.1YOLOv7算法介绍.........................................8

2.1.1YOLOv7算法的基本原理................................10

2.1.2YOLOv7算法的优势与不足..............................11

2.2DeepSORT技术介绍......................................13

2.2.1DeepSORT技术的基本原理..............................14

2.2.2DeepSORT技术的特点与应用场景........................16

三、佩戴口罩行人跟踪的难点与挑战..........................16

3.1口罩对行人特征的影响分析..............................17

3.2复杂环境下的行人跟踪问题..............................19

3.2.1光照变化对行人跟踪的影响............................21

3.2.2行人遮挡问题........................................22

3.2.3动态背景与摄像头运动的影响..........................23

四、改进YOLOv7算法的设计与实施............................25

4.1算法改进思路与策略....................................25

4.1.1增强算法对佩戴口罩行人的识别能力....................27

4.1.2优化算法在复杂环境下的性能表现......................29

4.2改进YOLOv7算法的具体实施步骤..........................30

4.2.1数据预处理与增强....................................31

4.2.2网络结构优化........................................33

4.2.3损失函数调整与优化器选择............................33

五、结合DeepSORT技术实现行人跟踪..........................35

5.1YOLOv7算法与DeepSORT技术的结合方式....................39

5.1.1数据关联与轨迹生成..................................40

5.1.2行人跟踪的持续优化..................................41

5.2实现过程及关键技术点解析..............................43

5.2.1跟踪过程中的数据关联策略优化........................44

5.2.2轨迹平滑与预测模型的选择............................45

六、实验结果与分析........................................46

6.1实验环境与数据集介绍..................................51

6.2实验结果展示与分析....................................52

6.2.1识别准确率分析......................................53

6.2.2跟踪性能评估........................................54

6.2.3对比实验与分析......................................55

七、结论与展望.........

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