[发明专利]一种基于YoloV5和DeepSort的地面互动投影系统中人体检测跟踪方法

说明书

本发明涉及一种基于YoloV5和DeepSort的地面互动投影系统中人体检测跟踪方法，包括：步骤1：获取待识别图像，并对图像进行预处理；步骤2：基于YoloV5和DeepSort构建人体检测跟踪模型；步骤3：训练人体检测跟踪模型；步骤4：计算模型的准确率，判断准确率是否大于预设阈值，若是，则执行步骤5，否则，返回步骤3；步骤5：使用训练好的人体检测跟踪模型对地面互动投影系统中的人体进行实时检测跟踪。与现有技术相比，本发明具有精度高、实时性好等优点。

技术领域

本发明涉及地面互动人体检测跟踪技术领域，尤其是涉及一种基于YoloV5和DeepSort的地面互动投影系统中人体检测跟踪方法。

背景技术

地面互动投影可以将任意一块平淡无奇的地板区域变成炫酷高科技实时交互的神奇之地。是参与者和地面上影像的真实互动，使多名参与者融入场景中，同时参与游戏。可以展示丰富的内容，包含各种有趣的互动小游戏。观众可以用肢体与投影画面中的内容进行互动，带来一种不同寻常的广告和娱乐交相辉映的效果，可以起到很好的活跃气氛，增加了展示的科技含量，也为企业用户提供具有创意内容的展示效果，提高了现场人气度和相关单位的形象，有很好的宣传效果。

人体互动是地面互动投影系统的关键所在，而投影系统若想要与用户进行互动，必须要对人体进行检测和跟踪，才能进一步实现与人体的互动。目前，针对地面互动投影上人体检测与追踪的算法并无太多研究。中国专利CN110516556A中公开了一种基于Darkflow-DeepSort的多目标追踪检测方法，该方法虽然使用YoloV3和DeepSort算法实现了对多目标的检测和追踪，但是该算法的目标检测精度以及跟踪精度均较低，同时该算法的运行速度也较慢，不满足地面互动投影系统的要求。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种精度高、实时性好的基于YoloV5和DeepSort的地面互动投影系统中人体检测跟踪方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于YoloV5和DeepSort的地面互动投影系统中人体检测跟踪方法，所述的检测跟踪方法包括：

步骤1：获取待识别图像，并对图像进行预处理；

步骤2：基于YoloV5和DeepSort构建人体检测跟踪模型；

步骤3：训练人体检测跟踪模型；

步骤4：计算模型的准确率，判断准确率是否大于预设阈值，若是，则执行步骤5，否则，返回步骤3；

步骤5：使用训练好的人体检测跟踪模型对地面互动投影系统中的人体进行实时检测跟踪。

优选地，所述的步骤1具体为：

获取待识别图像的集合，将图像随机划分为训练集和测试集，并对所有的图像进行Mosaic数据增强、自适应锚框计算和自适应图片缩放，扩展训练集和测试集。

优选地，所述的步骤2中人体检测跟踪模型具体为：

步骤2-1：搭建YoloV5子模型，用于对人体进行检测；

步骤2-2：搭建DeepSort子模型，用于对检测出的人体进行跟踪。

更加优选地，所述的YoloV5子模型具体为：

YoloV5子模型包括依次相连的Backbone主干网络、Neck网络和Head网络；

Backbone主干网络为由Focus结构和CSP结构组合而成的网络，用于获取图像对的特征图像；

Neck网络为由FPN结构与PAN结构组合而成的网络，用于混合和组合图像的特征，并将特征图像传递到预测层；