基于YOLOv5-7.0和DeepSort的目标追踪算法

简介：
本研究采用YOLOv5-7.0进行高效目标检测，并结合DeepSort算法实现精准跟踪，适用于复杂场景下的实时监控与分析。 基于DeepSORT算法与YOLOv5 7.0版本的目标跟踪实现能够提供高效且准确的实时目标追踪能力。这种结合了目标检测与运动预测的方法利用了YOLOV5强大的图像识别功能，可以迅速从视频帧中提取出关键对象及其位置信息，并通过逐帧处理来持续更新这些数据。 DeepSORT作为SORT算法的一个改进版本，在此基础上引入了卡尔曼滤波器用于物体的轨迹预测及匈牙利匹配算法以实现新旧目标的有效配对。此外，它还集成了外观特征的信息，这使得在长时间遮挡的情况下依然能够保持稳定的跟踪效果，并且显著减少了错误的目标识别转换现象。 整个追踪流程中，首先利用YOLOV5进行初步的目标检测工作；随后借助DeepSORT来完成对于这些已知目标的持续追踪任务。