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