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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本申请提供了一种基于注意力机制增强的多目标跟踪方法、系统及设备，基于特定计算模型的计算机技术领域。该方法将Hardswish激活函数作为YOLOv8模型的C2f模块的卷积层的激活函数，将Focal‑EIoU损失函数作为损失函数；将预设多维度注意力机制添加至C2f模块得到改进C2f模块，得到改进YOLOv8模型；将改进YOLOv8模型嵌入StrongSORT算法，以作为StrongSORT算法的目标检测器；当通过第一数据集与第二数据集对改进StrongSORT算法训练完成之后，实时获取来自图像采集设备的待跟踪图像，以基于改进StrongSORT算法识别一个或多个跟踪目标，并进行持续多目标跟踪。
主权项：1.一种基于注意力机制增强的多目标跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：将Hardswish激活函数作为YOLOv8模型的C2f模块的卷积层的激活函数；将Focal-EIoU损失函数作为所述YOLOv8模型的损失函数；将预设多维度注意力机制添加至所述C2f模块的后端，得到改进C2f模块，以根据所述改进C2f模块得到改进YOLOv8模型；将所述改进YOLOv8模型嵌入StrongSORT算法，以作为所述StrongSORT算法的目标检测器，并得到改进StrongSORT算法；当通过第一数据集与第二数据集对所述改进StrongSORT算法训练完成之后，实时获取来自图像采集设备的待跟踪图像，并输入所述改进StrongSORT算法，以基于所述改进StrongSORT算法识别一个或多个跟踪目标，并进行持续多目标跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于注意力机制增强的多目标跟踪方法、系统及设备
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