【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测及跟踪领域，具体为一种基于改进yolov7和deepsort的目标检测及跟踪系统。
技术介绍
1、目标检测和跟踪在计算机视觉领域具有广泛的应用，包括视频监控、自动驾驶、智能制造等领域。这些应用对于高精度的目标检测和跟踪系统提出了挑战，因为它们需要在复杂的场景中实现准确性、实时性和稳定性的平衡。现有的目标检测和跟踪系统仍然存在一些问题，如检测精度不高、实时性不足等。为了解决这些问题，本专利技术提出了一种基于改进yolov7和deepsort算法的目标检测及跟踪系统。
2、yolov7是一种实时目标检测算法，它在图像和视频中能够快速而准确地检测出各种目标物体，包括人、车辆、动物等。然而，传统的yolov7算法在小目标检测方面存在一定的挑战。小目标通常具有较低的像素分辨率，容易受到图像噪声和模糊的影响，导致传统的yolov7算法检测精度不高。此外，yolov7在处理目标物体之间的重叠和遮挡时也存在困难，可能导致检测错误或漏检。因此，本专利技术对yolov7算法进行了改进和优化，以提高其检测精度和鲁棒性。
3、deepsort是一种目标跟踪算法，它能够在视频序列中跟踪目标物体的运动轨迹。然而，传统的deepsort算法在处理目标物体之间的遮挡、交叉运动和快速移动时表现不够准确和稳定。这些情况常常发生在复杂的场景中，如交通路口、工厂生产线等，限制了目标跟踪系统的性能。因此，本专利技术对deepsort算法进行了改进和优化，以提高其跟踪的准确性和稳定性。
4、综上所述，一种基于改进y
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
所指出的不足，本专利技术旨在提供一种基于改进yolov7和deepsort的目标检测及跟踪系统，针对目标检测和跟踪领域的技术改进，通过对yolov7和deepsort算法的优化和改进，提高系统的检测精度和实时性。
2、本专利技术的具体步骤如下所示：
3、步骤1：从视频流中读取数据并进行数据预处理；
4、步骤2：基于改进yolov7搭建目标检测模型；
5、步骤3：基于改进deepsort搭建目标跟踪模型；
6、步骤4：对异常信息进行实时预警。
7、具体的，所述步骤1从视频流中读取数据并进行数据预处理的步骤，包括：
8、步骤1.1：数据集划分。将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集。采用70％的数据作为训练集，10％作为验证集，20％作为测试集，确保每个集合中的图片和标注文件一一对应。
9、步骤1.2：标注文件生成。为每张图片生成对应的标注文件，采用txt格式，每一行表示一个目标物体的信息，每行包括物体类别和边界框的坐标。例如，对于一个目标物体，可以使用以下格式进行标注：<class_id><x_center><y_center><width><height>。其中，<class_id>表示物体类别的数字标识，<x_center>和<y_center>表示边界框中心点的相对位置，<width>和<height>表示边界框的宽度和高度。
10、步骤1.3：图像预处理。使输入图像符合模型的要求，提高模型的性能和鲁棒性。通过缩放、归一化、颜色空间转换和图像增强等操作，使模型更好地适应不同尺寸、颜色和场景的图像数据，从而提高模型的训练效果和推理能力。
11、步骤1.4：数据增强。扩充训练数据集，增加数据的多样性和泛化能力，提高模型的性能和鲁棒性，并减少过拟合的风险。
12、步骤1.5：数据加载。使用数据加载器将预处理后的数据集加载到模型中进行训练。数据加载器可以按照一定的批次大小将数据分批加载，以提高训练的效率。具体的，将预处理后的训练集和验证集数据保存为图片文件和对应的标注文件后，创建一个自定义的数据集类，继承pytorch的torch.utils.data.dataset类。在该类中，实现__len__方法返回数据集的大小，实现__getitem__方法根据索引返回单个样本的图片和标注。使用自定义数据集类创建数据加载器，设置批次大小、并发数等参数。
13、具体的，所述步骤1.3图像预处理，具体包括：
14、(1)图像缩放：目的是将图像缩放到固定大小，如416x416。这样做的目的是为了保持输入图像的统一尺寸，以便模型能够处理不同尺寸的图像。同时，缩放图像还可以减少计算量，提高模型的运行效率。
15、(2)图像归一化：目的是将图像的像素值归一化到0-1之间的范围。这样做的目的是为了使模型的输入数据具有相似的尺度，避免不同尺度的像素值对模型的训练产生不良影响。同时，归一化图像还可以加速模型的收敛和优化过程。
16、(3)颜色空间转换：目的是将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，常见的是从bgr颜色空间转换为rgb颜色空间。这样做的目的是为了适应模型的输入要求，因为大多数深度学习模型的输入是基于rgb颜色空间的。同时，颜色空间转换还可以改变图像的颜色表示，提高模型对颜色变化的鲁棒性。
17、具体的，所述步骤1.4数据增强，具体包括：
18、(1)随机裁剪：随机从图像中裁剪出固定大小的区域。目的是通过裁剪不同区域来引入位置和尺度的变化，增加模型对目标物体在不同位置和尺度下的识别能力。
19、(2)随机翻转：随机水平或垂直翻转图像。目的是增加数据集的多样性，使模型能够处理镜像和对称的物体。
20、(3)随机旋转：随机旋转图像一定角度。目的是增加数据集的多样性，模拟真实场景中目标物体的旋转变化，提高模型对旋转物体的识别能力。
21、(4)随机缩放：随机缩放图像的尺寸。目的是引入尺度的变化，增加模型对不同尺度物体的识别能力。
22、(5)随机亮度、对比度、饱和度调整：随机调整图像的亮度、对比度和饱和度。目的是增加数据集的多样性，使模型对不同光照条件下的物体具有更好的鲁棒性。
23、(6)高斯噪声：向图像中添加高斯噪声。目的是增加模型对噪声和干扰的鲁棒性。
24、具体的，所述步骤2基于改进yolov7搭建目标检测模型中，yolov7网络主要包含了input、backbone、head这三个部分。首先，图片经过输入部分数据增强等一系列操作进行预处理后，被送入backbone网络，backbone网络部分对处理后的图片提取特征；随后，提取到的特征经过head网络处理得到大、中、小三种尺寸的特征，输出得到结果。
25、具体的，backbone部分主要由cbs模块、elan模块、mp本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤1数据输入的数据预处理包括数据集划分、标注文件生成、图像预处理、数据增强和数据加载等步骤。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤2中YOLOv7目标检测模型的Backbone网络包括CBS、ELAN和MPConv模块，用于提取图像特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤2中YOLOv7目标检测模型的Head网络包括SPPCSPC层、CBS层、Catconv层和Repconv层，用于生成目标检测结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤3中的DeepSORT目标跟踪模型的卡尔曼滤波状态估计使用线性匀加速模型，包括先验状态估计值、后验
6.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤3中的数据关联匹配包括综合度量、级联匹配和IOU匹配的过程，用于确定目标物体与检测结果的匹配关系。
7.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：YOLOv7目标检测模型和DeepSORT目标跟踪模型的相关参数和权重可以根据具体应用场景和需求进行调整和优化。
8.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统适用于监控、安全、智能交通、无人驾驶等领域，以实现目标物体的高精度检测和跟踪。
9.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv7和DeepSORT的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤4对异常信息进行实时预警可通过警报、通知或其他方式将异常信息及时传递给相关人员或系统，以采取必要的措施。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov7和deepsort的目标检测及跟踪系统，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov7和deepsort的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤1数据输入的数据预处理包括数据集划分、标注文件生成、图像预处理、数据增强和数据加载等步骤。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov7和deepsort的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤2中yolov7目标检测模型的backbone网络包括cbs、elan和mpconv模块，用于提取图像特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov7和deepsort的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤2中yolov7目标检测模型的head网络包括sppcspc层、cbs层、catconv层和repconv层，用于生成目标检测结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov7和deepsort的目标检测及跟踪系统，其特征在于：步骤3中的deepsort目标跟踪模型的卡尔曼滤波状态估计使用线性匀加速模型，包括先验状态估计值、后验状...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝喆，王子寒，夏明月，文梦阳，范旭昊，周思彤，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：
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