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申请/专利权人：桂林理工大学
摘要：本发明提供了一种基于改进YOLOv7‑tiny+DeepSort的无人机航拍图像的目标检测与跟踪方法，其中融合了改进的目标检测算法YOLOv7‑tiny和经过优化的DeepSort目标跟踪算法。本发明通过将改进的YOLOv7‑tiny算法替代原始DeepSort中的检测算法，实现了更为高效和准确的目标检测阶段。并对DeepSort算法进行改进，提高跟踪的准确的，降低跟踪推理时间。通过本设计融合的方法，以提高对无人机航拍图像中目标的检测和跟踪精度，为应用于实际场景的无人机技术提供更为可靠的解决方案。
主权项：1.一种基于改进YOLOv7-tiny+DeepSort的无人机航拍图像的目标检测与跟踪方法，具体跟踪包括以下步骤：步骤1：1a通过改进的目标检测算法YOLOv7-tiny对候选图像进行处理，获取候选目标检测框；1b随后，使用卡尔曼预测算法对目标的确定状态进行跟踪轨迹，同时通过与检测到的目标框进行级联匹配，以实现目标跟踪的协同性；步骤2：2a一旦成功匹配，系统将对跟踪目标轨迹进行卡尔曼滤波器的更新操作；2b系统进行下一步的状态预测，以便实时更新目标的位置和运动状态；2c若匹配未能成功，将会对剩余的候选目标框和未匹配的空置运动轨迹执行交并比计算;2d一旦发现匹配成功的情况，将会利用这次成功的跟踪目标对滤波器进行再次更新，这次更新不仅可以更精准地校正目标的状态估计，还能整合新的测量信息，以提高系统对目标位置和运动状态的准确性；2e继续进行下一步的状态预测，以确保跟踪算法能够及时地适应目标的动态变化；2f对于未匹配到的轨迹，判断其是否超过max_age；若超过max_age，则直接删除该轨迹；2g如果在允许的max_age内，判断该目标轨迹被遮挡，继续进行更新和预测；步骤3：对于依然没有匹配到的检测，可能是由于新出现了目标，针对这种情况，建立一个新的轨迹，进行更新和预测的循环。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林理工大学 一种基于改进YOLOv7-tiny+DeepSort的无人机航拍图像的目标检测与跟踪方法
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