【技术实现步骤摘要】
基于YOLOv4模型的跟踪方法
本专利技术涉及一种基于YOLOv4模型的跟踪方法。
技术介绍
在单张图片中，通过深度学习模型YOLOv4模型可以很好地对其进行目标识别与定位。但是，在视频处理中，目标从出现到消失的这段时间里，会有很多帧图片，因此检测出来的目标就会出现很多重复的。针对这种情况，使用跟踪算法DeepSORT可以在一定程度上解决重复问题。在智能交通等领域中，视频数据的场景较为复杂，且目标较多，还存在大面积的遮挡，按照常规方法使用DeepSORT时仍然会有目标跟踪失败、目标丢失的情况，导致出现大量的重复目标，并且严重影响检测效率。因此，急需要提供一种更好的方法来解决上述技术难题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于YOLOv4模型的跟踪方法，利用YOLOv4模型在视频中检测并跟踪目标物，具有较好的跟踪和去重效果，适应复杂场景视频中的多目标跟踪需求。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于YOLOv4模型的跟踪方法，包括：步骤1、将原始图片输入到Y...
【技术保护点】
1.一种基于YOLOv4模型的跟踪方法，其特征在于，包括：/n步骤1、将原始图片输入到YOLOv4后，YOLOv4输出检测出来的目标图片，将目标图片分别进行编号形成ID号；其中，如果是第一帧，则直接赋予ID并保存图片和对应的坐标信息和宽高；/n步骤2、如果不是第一帧，则计算IOU交并比，如果计算值大于阈值，则赋予新的ID，保存信息，保存图片到newfile中；如果计算值小于阈值，则计算相似度，如果计算值达到阈值，则认定上一帧的图片和当前帧的检测图片是同一个目标，此时删除上一帧的图片并保存当前目标的图片到newfile中；然后，遍历当前帧的下一个目标，并运用相同的方法进行计算...
【技术特征摘要】
1.一种基于YOLOv4模型的跟踪方法，其特征在于，包括：
步骤1、将原始图片输入到YOLOv4后，YOLOv4输出检测出来的目标图片，将目标图片分别进行编号形成ID号；其中，如果是第一帧，则直接赋予ID并保存图片和对应的坐标信息和宽高；
步骤2、如果不是第一帧，则计算IOU交并比，如果计算值大于阈值，则赋予新的ID，保存信息，保存图片到newfile中；如果计算值小于阈值，则计算相似度，如果计算值达到阈值，则认定上一帧的图片和当前帧的检测图片是同一个目标，此时删除上一帧的图片并保存当前目标的图片到newfile中；然后，遍历当前帧的下...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵守风，沈志勇，姚一峰，黄欣，段振华，陈海涛，张翰林，徐琴琴，
申请(专利权)人：合肥讯图信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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