改进的DeepSORT发电厂人员跟踪算法

作者：孙宏伟; 曹雪虹^*; 焦良葆; 徐逸; 王彦生; 孟琳

来源：南京工程学院学报(自然科学版), 2022, 20(03): 1-6.

DOI：10.13960/j.issn.1672-2558.2022.03.001

• YOLO v5算法
• DeepSORT算法
• 人员检测
• 目标跟踪
• 重识别

针对发电厂存在大型设备遮挡、跟踪算法易出现目标ID切换引起跟踪失败的问题，提出基于DeepSORT的改进算法.该算法采用YOLO v5s+DeepSORT实现目标跟踪，针对目标遮挡问题加入边缘撞线机制，设计遮挡补偿函数，缓解目标因遮挡转为删除态的问题.对目标特征保存提出基于置信度权重和关键帧的保存方法，优化特征库质量，提高算法的重识别能力.试验结果表明，改进后的跟踪算法IDS平均下降40.4%、IDF1平均提高16.1%、MOTA平均提高11.6%,MOTP平均提高2.1%,遮挡发生时ID切换次数明显减少，提高了跟踪系统的抗遮挡能力.

• 出版日期2022
• 单位南京工程学院