一种基于深度学习的行人多目标跟踪方法（需要二次变更）

本发明提供一种基于深度学习的行人多目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术领域，包括：S1获取视频数据，对视频数据进行抽帧转换为图像帧，对图像帧进行预处理；S2利用改进后的YOLOv5‑s模型对图像帧进行行人目标检测，得到行人目标；S3采用改进后的Strong SORT模型对每帧的行人目标进行目标跟踪，为每个追踪到的行人分配ID，并生成行人跟踪结果。本发明可精确定位视频中的各个行人，并对其进行轨迹跟踪。

《一种基于深度学习的行人多目标跟踪方法（需要二次变更）》是一发明专利，专利号为 2023112105696，当前法律状态为已下证，由中南民族大学提出申请，发明人为刘李漫;杨光;田金山;韩逸飞;罗官生;潘宁;胡怀飞，申请日期为2023-09-19，公开（公告）日期为2026-05-26，国际专利分类号（IPC）为 G06T7/246(2017.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I，所属技术领域包括：人工智能计算机视觉技术、深度学习行人多目标跟踪方法、深度学习多目标跟踪、视频多目标跟踪、人工智能多目标跟踪。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供一种基于深度学习的行人多目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术领域，包括：S1获取视频数据，对视频数据进行抽帧转换为图像帧，对图像帧进行预处理；S2利用改进后的YOLOv5‑s模型对图像帧进行行人目标检测，得到行人目标；S3采用改进后的Strong SORT模型对每帧的行人目标进行目标跟踪，为每个追踪到的行人分配ID，并生成行人跟踪结果。本发明可精确定位视频中的各个行人，并对其进行轨迹跟踪。

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