基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的人体跟踪器设计OA北大核心CSTPCD

YOLOv5s在COCO数据集上的预训练权重可以检测出人体目标,然而对于特殊的人体姿态无法识别。提出了一种基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的跟踪器,当YOLOv5s能检测出人体目标时,对扩展卡尔曼滤波进行初始化,当YOLOv5s无法检测时,由扩展卡尔曼滤波进行跟踪,在先验结果创建候选区域,使用差异值哈希匹配出最优候选区域作为观测值,从而更新目标位置,实现人体检测的连续性。实验结果表明,在跟踪精度上所提出的跟踪器与“真实边界框”的重叠率为50.65%,中心位置误差为51.78像素,在实时性上优于KCF和TLD跟踪器,帧率比KCF跟踪器快了26 frame/s。