[發明專利]一種基于YoloV5和DeepSort的地面互動投影系統中人體檢測跟蹤方法

在審

• 申請號: 202011531976.3
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112668432A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 吳強;季曉楓;馮育;胡瑞聞;唐昊
• 申請（專利權）人: 上海幻維數碼創意科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/246;G06T7/277;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 趙志遠

本發明涉及一種基于YoloV5和DeepSort的地面互動投影系統中人體檢測跟蹤方法，包括：步驟1：獲取待識別圖像，并對圖像進行預處理；步驟2：基于YoloV5和DeepSort構建人體檢測跟蹤模型；步驟3：訓練人體檢測跟蹤模型；步驟4：計算模型的準確率，判斷準確率是否大于預設閾值，若是，則執行步驟5，否則，返回步驟3；步驟5：使用訓練好的人體檢測跟蹤模型對地面互動投影系統中的人體進行實時檢測跟蹤。與現有技術相比，本發明具有精度高、實時性好等優點。

技術領域

本發明涉及地面互動人體檢測跟蹤技術領域，尤其是涉及一種基于YoloV5和DeepSort的地面互動投影系統中人體檢測跟蹤方法。

背景技術

地面互動投影可以將任意一塊平淡無奇的地板區域變成炫酷高科技實時交互的神奇之地。是參與者和地面上影像的真實互動，使多名參與者融入場景中，同時參與游戲。可以展示豐富的內容，包含各種有趣的互動小游戲。觀眾可以用肢體與投影畫面中的內容進行互動，帶來一種不同尋常的廣告和娛樂交相輝映的效果，可以起到很好的活躍氣氛，增加了展示的科技含量，也為企業用戶提供具有創意內容的展示效果，提高了現場人氣度和相關單位的形象，有很好的宣傳效果。

人體互動是地面互動投影系統的關鍵所在，而投影系統若想要與用戶進行互動，必須要對人體進行檢測和跟蹤，才能進一步實現與人體的互動。目前，針對地面互動投影上人體檢測與追蹤的算法并無太多研究。中國專利CN110516556A中公開了一種基于Darkflow-DeepSort的多目標追蹤檢測方法，該方法雖然使用YoloV3和DeepSort算法實現了對多目標的檢測和追蹤，但是該算法的目標檢測精度以及跟蹤精度均較低，同時該算法的運行速度也較慢，不滿足地面互動投影系統的要求。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種精度高、實時性好的基于YoloV5和DeepSort的地面互動投影系統中人體檢測跟蹤方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于YoloV5和DeepSort的地面互動投影系統中人體檢測跟蹤方法，所述的檢測跟蹤方法包括：

步驟1：獲取待識別圖像，并對圖像進行預處理；

步驟2：基于YoloV5和DeepSort構建人體檢測跟蹤模型；

步驟3：訓練人體檢測跟蹤模型；

步驟4：計算模型的準確率，判斷準確率是否大于預設閾值，若是，則執行步驟5，否則，返回步驟3；

步驟5：使用訓練好的人體檢測跟蹤模型對地面互動投影系統中的人體進行實時檢測跟蹤。

優選地，所述的步驟1具體為：

獲取待識別圖像的集合，將圖像隨機劃分為訓練集和測試集，并對所有的圖像進行Mosaic數據增強、自適應錨框計算和自適應圖片縮放，擴展訓練集和測試集。

優選地，所述的步驟2中人體檢測跟蹤模型具體為：

步驟2-1：搭建YoloV5子模型，用于對人體進行檢測；

步驟2-2：搭建DeepSort子模型，用于對檢測出的人體進行跟蹤。

更加優選地，所述的YoloV5子模型具體為：

YoloV5子模型包括依次相連的Backbone主干網絡、Neck網絡和Head網絡；

Backbone主干網絡為由Focus結構和CSP結構組合而成的網絡，用于獲取圖像對的特征圖像；

Neck網絡為由FPN結構與PAN結構組合而成的網絡，用于混合和組合圖像的特征，并將特征圖像傳遞到預測層；