目标检测与跟踪的轻量化网络设计与应用研究

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近年来,随着计算机视觉的需求程度逐渐提升,目标检测与跟踪成为重要的研究方向之一,但是仍存在一些发展空间。现有的主流目标检测网络为了达到高精确度的要求,往往有着复杂的网络结构,这导致了网络模型参数过大、训练时间过长和对计算机性能要求过高等问题,使得很多前沿的研究成果难以应用于移动设备。面对以上问题,提出了一种基于SSD网络的改进版Deep-SORT算法的轻量化目标检测与跟踪网络FMDeep-SORT,力求在速度、精度和模型大小之间做到有效地权衡。首先,借鉴了 MobileNetV2/V3和ShuffleNetV2的轻量化网络结构,设计出参数量为3.86M的轻量化网络MS-Net,之后结合倒残差块构建轻量化目标检测网络New-SSDLite,经实验证明,本文设计的轻量化目标检测网络PASCAL VOC 2007数据集上,平均准确率达到77.56%,取得了较好的效果;然后,将目标跟踪网络Deep-SORT中原有的目标检测模块Faster-RCNN网络优化为轻量化目标检测网络New-SSDLite,并与均值漂移算法和卡尔曼滤波算法相结合,优化了目标检测模块和跟踪模块,构建轻量化目标跟踪网络FMDeep-SORT,经实验证明,该轻量化目标跟踪网络在目标发生遮挡时,与目前主流的目标跟踪算法比较,仍能取得较好的结果;最后,将该目标检测与跟踪网络应用于超市监控中,对统计调查超市的回购人数具有很大的参考价值。
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