【摘 要】
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多目标跟踪是计算机视觉范畴的重要支系之一,比目标检测和单目标跟踪更复杂更具备研究价值,近年来,随着人工智能的兴盛和普及,多目标跟踪及由此延伸出的流量统计在各种民用或军用领域都发挥了举足轻重的作用。尽管多目标跟踪技术的研究已有了长足的发展,但运动目标快速移动、背景混杂、光照形变和遮挡消失等因素的存在给多目标跟踪的准确性带来了一定的困难,导致跟踪和计数误差较大,因此多目标跟踪与流量统计精度、准确度、实
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多目标跟踪是计算机视觉范畴的重要支系之一,比目标检测和单目标跟踪更复杂更具备研究价值,近年来,随着人工智能的兴盛和普及,多目标跟踪及由此延伸出的流量统计在各种民用或军用领域都发挥了举足轻重的作用。尽管多目标跟踪技术的研究已有了长足的发展,但运动目标快速移动、背景混杂、光照形变和遮挡消失等因素的存在给多目标跟踪的准确性带来了一定的困难,导致跟踪和计数误差较大,因此多目标跟踪与流量统计精度、准确度、实时性和鲁棒性的研究仍是一项兼顾发展前景和实际应用的有意义的工作。本文基于深度学习进行车辆多目标跟踪的深入研究,致力于提高跟踪的精度和鲁棒性,并由此完成了双向车流量的统计,主要做了以下研究工作:（1）确定本文具体研究方案和数据集。研究基于目标检测的多目标跟踪方法,采用“YOLOv5+Deep SORT”基线算法,在此基础上进行双向流量统计,选取了两个公共数据集UA-DETRAC和Ve Ri,前者用于研究目标检测,后者用于研究多目标跟踪算法中的车辆重识别。（2）基于YOLOv5改进目标检测网络。对YOLOv3、YOLOv5和YOLOX三种类型的目标检测算法进行对比,论证了YOLOv5n模型的有效性,在YOLOv5n算法的基础上不断进行改进研究,最终提出一种以Rep VGG为骨干网络、融合Par Net Attention模块的RP-YOLOv5n目标检测网络,测试结果表明,改进后网络的平均精度达到了99.2%。（3）基于Deep SORT改进多目标跟踪算法。Deep SORT算法在卡尔曼滤波处理逐帧数据关联性和匈牙利算法数据匹配的基础上整合了外观信息,外观信息是通过重识别网络训练提取的,本文基于原始网络改良,提出了RE＿Res Net50＿CL网络结构,对比原始网络,证明了改良后的算法能取得更好的效果,测试结果表明,重识别车辆的准确率提高了24%。并且结合RP-YOLOv5n目标检测器在车辆多目标跟踪上取得了良好的效果。（4）跨多边形双向流量统计。在多目标跟踪的基础上,针对车辆行驶的视频在合适位置绘制两个虚拟检测多边形,分别统计上行和下行流量,取得了较高的准确率。
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