基于改进YOLOv8和ByteTrack的桥梁通航船舶识别与追踪

1

作者 王浩 王旭 +3 位作者 廖睿轩 茅建校 张一鸣 颜王吉 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1380-1387,共8页

针对近年来频发的船桥相撞事故,深入分析了现有桥梁主动防船撞方法的不足,设计并实现了一种基于改进YOLOv8和ByteTrack算法的航道船舶识别与追踪方法。在YOLOv8网络结构的主干网络和颈部网络之间引入了3个卷积块注意力模块(CBAM),以增... 针对近年来频发的船桥相撞事故,深入分析了现有桥梁主动防船撞方法的不足,设计并实现了一种基于改进YOLOv8和ByteTrack算法的航道船舶识别与追踪方法。在YOLOv8网络结构的主干网络和颈部网络之间引入了3个卷积块注意力模块(CBAM),以增强模型对关键特征的捕捉能力。此外,采用了ByteTrack算法来提高船舶追踪的准确性和鲁棒性,并进行对比实验分析。结果表明,改进后的模型在多目标追踪准确性(MOTA)和识别准确度(IDF1)上分别达到了79.8%和84.5%,相比原始YOLOv8模型有了约5%的精度提升,且相比于一些其他主流注意力机制模块也有更大提升。在图像处理速度方面,改进方法相对于多目标追踪算法Bot-SORT算法图像处理速度快约56%,处理相同目标图像耗时更少。 展开更多

关键词 桥梁工程 船舶追踪 深度学习 计算机视觉 YOLOv8 bytetrack

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基于改进YOLOv7-ByteTrack的鸵鸟多目标跟踪研究 被引量：1

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作者 卢海涛 伍鹏 《电脑知识与技术》 2025年第1期5-11,共7页

鸵鸟养殖作为现代畜牧业的重要组成部分,全球的养殖规模正逐年以15%左右的速度增长。鸵鸟多目标跟踪技术在提升养殖管理效率和精准度方面具有重要作用。然而,目前针对鸵鸟的多目标跟踪算法在目标检测精度和跟踪稳定性上仍存在不足,尤其... 鸵鸟养殖作为现代畜牧业的重要组成部分,全球的养殖规模正逐年以15%左右的速度增长。鸵鸟多目标跟踪技术在提升养殖管理效率和精准度方面具有重要作用。然而,目前针对鸵鸟的多目标跟踪算法在目标检测精度和跟踪稳定性上仍存在不足,尤其是在处理小目标和高密度目标场景时容易出现漏检与跟踪丢失问题。为解决上述问题,文章提出了一种基于YOLOv7与ByteTrack的多目标跟踪算法。该算法在YOLOv7主干网络中引入注意力机制EMCA,显著提升了对小目标的感知能力;在ByteTrack算法中,帧内关系模块结合匈牙利算法实现高效目标关联,减少漏检和身份切换的几率。实验结果表明,该算法相较于原始YOLOv7在处理速度上提升了7.9%,跟踪准确性(MOTA)在多个关键指标上均有显著提升:相较于DeepSORT和DeepMOT分别提高了13.3%和10%。此外,ByteTrack算法在避免跟踪丢失方面表现尤为突出。该研究为现代化鸵鸟养殖提供了高效可靠的多目标跟踪技术支持,具有重要的实际应用价值,为推动智能化畜牧业发展提供了参考。 展开更多

关键词 畜牧业 鸵鸟养殖 计算机视觉 目标检测与跟踪 YOLOv7 bytetrack

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基于YOLO-Pipe和ByteTrack的排水管道缺陷检测 被引量：1

3

作者 凌同华 贝政豪 +2 位作者 张胜 张亮 江浩 《中国给水排水》 北大核心 2025年第3期125-130,共6页

城市排水管道检测作为城市管理的重要组成部分,对保障城市安全运行具有重要意义。针对现有模型对排水管道检测存在的复杂度高、精度低等问题,采用C3_PConv结构、PIoUv2损失函数和层自适应幅度剪枝算法对YOLOv5n进行优化,构建了轻量化的Y... 城市排水管道检测作为城市管理的重要组成部分,对保障城市安全运行具有重要意义。针对现有模型对排水管道检测存在的复杂度高、精度低等问题,采用C3_PConv结构、PIoUv2损失函数和层自适应幅度剪枝算法对YOLOv5n进行优化,构建了轻量化的YOLO-Pipe模型。并将YOLO-Pipe模型与ByteTrack追踪算法进行融合,提出了一种基于排水管道检测视频的Pipe-Track缺陷追踪算法。结果表明,YOLO-Pipe模型缺陷检测的mAP@50达94.8%,推理时间为28.2 ms。与其他模型相比,YOLO-Pipe在兼顾实时检测的同时取得了更高的检测精度。融合的Pipe-Track算法实现了对视频数据集的检测,并且缺陷平均锁定率达到了92.3%,展现出了良好的缺陷检测效果。 展开更多

关键词 排水管道 缺陷检测 YOLO模型 视频检测 bytetrack算法

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融合改进YOLOv7-tiny与ByteTrack跟踪的胶带运输机速度测量方法

4

作者 梁旭 张慧峰 高凯 《矿业研究与开发》 北大核心 2025年第8期209-216,共8页

针对因胶带运输机上运动目标发生形变和轨迹漂移导致跟踪丢失,造成胶带运输机速度测量误差较大的问题,提出了一种融合改进YOLOv7-tiny与ByteTrack跟踪的胶带运输机速度测量方法。该方法首先采用改进的YOLOv7-tiny目标检测算法作为检测器... 针对因胶带运输机上运动目标发生形变和轨迹漂移导致跟踪丢失,造成胶带运输机速度测量误差较大的问题,提出了一种融合改进YOLOv7-tiny与ByteTrack跟踪的胶带运输机速度测量方法。该方法首先采用改进的YOLOv7-tiny目标检测算法作为检测器,实现图像中运动目标的准确定位;其次,利用二次数据关联策略加强低分置信度的关联匹配,同时引入置信度的卡尔曼滤波算法,使卡尔曼滤波算法预测的轨迹倾向于检测器的结果,从而提高胶带运输机上运动目标跟踪轨迹的稳定性;最后,通过胶带运输机两个支撑杆间的图像坐标及支撑杆间的距离简化相机标定方法,建立胶带运输机速度测量模型,实现胶带运输机的速度估计。试验结果表明,所提出的新方法其计算结果的MAE和MSE指标分别降低了0.037m/s和0.022 m/s,有效降低了胶带运输机的速度测量误差。 展开更多

关键词 胶带运输机 运行速度 目标检测 二次数据关联策略 YOLOv7 bytetrack跟踪算法

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一种基于ByteTrack的前视声呐多目标跟踪算法

5

作者 陈美龙 赵新华 叶秀芬 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第7期332-344,共13页

前视声呐在水下远距离目标检测与跟踪中发挥着重要的作用。然而,前视声呐图像序列帧率较低、目标特征不清晰,容易出现目标丢失的问题。在使用前视声呐进行目标跟踪时,需要对声呐载体旋转和目标遮挡进行补偿,避免目标丢失。为解决以上问... 前视声呐在水下远距离目标检测与跟踪中发挥着重要的作用。然而,前视声呐图像序列帧率较低、目标特征不清晰,容易出现目标丢失的问题。在使用前视声呐进行目标跟踪时,需要对声呐载体旋转和目标遮挡进行补偿,避免目标丢失。为解决以上问题,结合声呐图像序列的特征和目标特征,改进现有的跟踪算法。针对ByteTrack算法应用在声呐跟踪上容易出现目标丢失问题,结合前视声呐图像特征,改进关联方式,在第1关联提出了一种基于卡尔曼滤波的运动特征和目标外观特征结合的方式作相似性度量,提升了跟踪的准确性。针对前视声呐载体旋转导致目标运动过快的问题,利用声呐姿态数据对ByteTrack算法加入旋转补偿,提升了匹配的准确性;最后,通过相似性度量算法对比实验,证明了改进后的关联方式和目标外观特征结合的方式的优越性。对比了DeepSort、TransTrack和ByteTrack主流目标跟踪算法,改进后的模型跟踪准确度为76.8%,跟踪召回率为80.6%;改进后的ByteTrack与改进前的ByteTrack相比,跟踪精度提升了9.4%,召回率提升了10.8%,ID切换次数降低了46%。检测与跟踪融合实验表明,改进后的目标检测跟踪融合算法拥有更低的漏检率、误检率,更低的身份切换次数,更能适应前视声呐水下目标的检测和跟踪场景。 展开更多

关键词 前视声呐 目标跟踪 bytetrack 图像序列

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基于YOLOV8-ByteTrack鱼苗自动计数装置的设计与试验

6

作者 王瑞 权佳宁 田云臣 《渔业科学进展》 北大核心 2025年第5期99-109,共11页

本研究设计了一种鱼苗自动计数装置,旨在提升鱼苗养殖过程中计数的精度与效率。装置的整体结构包括鱼苗输送系统、成像系统和数据处理单元。在结构设计中,对装置在不同载荷条件下的应力和变形特性进行了仿真分析。同时,通过优化YOLOV8... 本研究设计了一种鱼苗自动计数装置,旨在提升鱼苗养殖过程中计数的精度与效率。装置的整体结构包括鱼苗输送系统、成像系统和数据处理单元。在结构设计中,对装置在不同载荷条件下的应力和变形特性进行了仿真分析。同时,通过优化YOLOV8目标检测模型和Bytetrack跟踪流程,实现鱼苗个体的高精度检测和高帧率轨迹预测,有效避免重复计数,并降低下落速度对计数精度的影响。试验以200、250和300尾3~5、6~8和9~12 cm 3种规格的鱼苗为测试对象,对计数准确率进行验证,结果显示,3~5 cm鱼苗的平均计数准确率为98.5%,6~8 cm鱼苗为99.1%,9~12 cm鱼苗为99.6%,并且改进YOLOV8-Bytetrack算法的平均帧率高达155 FPS,该装置能够实现高精度的鱼苗计数。 展开更多

关键词 鱼苗计数装置 计数滑道 图像采集 YOLOV8 bytetrack

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基于YOLOX-ByteTrack的改进行人多目标跟踪算法

7

作者 薛元杰 李雅红 《自动化应用》 2025年第16期112-114,共3页

为了解决传统YOLOX-ByteTrack框架中密集遮挡、相似外观及非线性运动等问题,提出了基于YOLOX-ByteTrack的改进行人多目标跟踪算法。通过在特征提取阶段引入Transformer,利用自注意力机制建模全局上下文依赖,并设计交叉注意力层融合多尺... 为了解决传统YOLOX-ByteTrack框架中密集遮挡、相似外观及非线性运动等问题,提出了基于YOLOX-ByteTrack的改进行人多目标跟踪算法。通过在特征提取阶段引入Transformer,利用自注意力机制建模全局上下文依赖,并设计交叉注意力层融合多尺度特征,显著增强目标表征的判别性与鲁棒性。实验表明,改进算法在MOT20数据集上,MOTA提升0.9%、IDF1提升1.2%、HOTA提升1.3%,同时FPS仅下降0.2,保持接近实时性能。分析显示,Transformer通过动态捕捉目标间长程语义关联,有效缓解了遮挡漏检与身份混淆问题,尤其在密集场景和复杂运动中表现突出,为端到端检测跟踪联合优化提供了新范式。 展开更多

关键词 YOLOX-bytetrack Transformer编码器 多目标跟踪

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基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别 被引量：17

8

作者 韩康 李敬兆 陶荣颖 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第3期82-91,共10页

应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基... 应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别方法。首先,基于MobileOne和C3对YOLOv7目标检测模型骨干与头部网络进行轻量化改进,提高模型推理速度;其次,融合ByteTrack跟踪算法,实现工作人员跟踪锁定,提高抗背景干扰能力;然后,采用MobileNetV2优化OpenPose的网络结构,提高对骨架特征的提取效率;最后,通过时空图卷积网络(ST−GCN)分析人体骨架关键点在时间序列上的空间结构和动态变化,实现对不安全行为的分析识别。实验结果表明:MobileOneC3−YOLO模型的精确率达93.7%,推理速度较YOLOv7模型提高了52%;融合ByteTrack的人员锁定模型锁定成功率达97.1%;改进OpenPose模型内存需求减少了170.3 MiB,在CPU与GPU上的推理速度分别提升了74.7%和54.9%;不安全行为识别模型对疲劳睡岗、离岗、侧身交谈和玩手机4种不安全行为的识别精确率达93.5%,推理速度达18.6帧/s。 展开更多

关键词 不安全行为识别 目标检测 姿态估计 时空图卷积网络 人员锁定 YOLOv7 bytetrack

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改进YOLOv7+Bytetrack的小目标检测与追踪 被引量：11

9

作者 聂源 赖惠成 高古学 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期189-202,共14页

近年来,目标检测技术已经相当成熟,但小目标检测一直是目标检测领域的一大挑战。为了解决这一问题,设计一种名为MFF-YOLOv7的小目标检测算法,该算法旨在提高小目标检测的准确率。设计级联双向特征金字塔KBiFPN,以及联合提出的多级感受... 近年来,目标检测技术已经相当成熟,但小目标检测一直是目标检测领域的一大挑战。为了解决这一问题,设计一种名为MFF-YOLOv7的小目标检测算法,该算法旨在提高小目标检测的准确率。设计级联双向特征金字塔KBiFPN,以及联合提出的多级感受野特征聚合模块MFA,来聚合浅层特征并增强特征的信息表达能力。为了解决小目标漏检问题,设计了新的解耦头和新的注意力机制。新的解耦头对小目标的检测能力更强,新的注意力机制可以重点关注感兴趣的小目标区域。引入了一种新的损失函数ECIOU,旨在加快模型的收敛速度。为了验证模型的性能,分别在三个小目标数据集上进行了实验。实验结果表明,MFF-YOLOv7算法提高了检测精度。同时,使用多目标追踪Bytetrack算法在MOT17和VisDrone2019-MOT两个多目标追踪数据集上对新模型进行了验证,进一步证明了其有效性。此外,MFF-YOLOv7算法在动态视频追踪中表现出了良好的性能。 展开更多

关键词 MFF-YOLOv7 小目标检测 多级感受野 多目标追踪 bytetrack

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基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法研究 被引量：1

10

作者 王佳丽 狄巨星 +1 位作者 杨阳 刘贵锁 《长江信息通信》 2024年第10期50-53,共4页

运动车辆的检测和跟踪是智能交通系统的关键技术之一,传统的车辆检测和跟踪方法存在着实时性差,易受背景环境干扰、车辆形态相似导致车辆误检等情况。为了解决这个问题,提出基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法。在车辆检测阶段... 运动车辆的检测和跟踪是智能交通系统的关键技术之一,传统的车辆检测和跟踪方法存在着实时性差,易受背景环境干扰、车辆形态相似导致车辆误检等情况。为了解决这个问题,提出基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法。在车辆检测阶段,针对模型结构复杂、计算量大等问题,将YOLOv8的骨干网络替换为轻量级的网络MobileNetV3,以减少模型的参数量和计算量,保证车辆检测和跟踪的实时性;针对车辆在摄像头拍摄过程中存在误检的问题,将YOLOv8检测头替换为DyHead动态目标检测头,可以更精确地识别目标车辆。最后采用改进YOLOv8检测算法和ByteTrack跟踪算法结合来完成多目标车辆跟踪,经实验证明,该方法在保证精度几乎不变的情况下参数量降低了45.0%,计算量降低了46.3%,证明了算法的有效性,改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率,满足实际的使用需求。 展开更多

关键词 车辆检测 车辆跟踪 YOLOv8 bytetrack

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基于改进PP-YOLOE和ByteTrack算法的红外船舶目标检测跟踪方法 被引量：1

11

作者 姜杰 张立民 +1 位作者 刘凯 闫文君 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期291-297,共7页

针于无人机侦察采集到的红外影像,如何快速准确地检测到船舶目标,并进行连续跟踪,提出了一种基于改进PP-YOLOE和ByteTrack算法的红外船舶目标检测跟踪方法。对红外船舶目标检测过程中存在的多尺度、小目标、有遮挡的情况,在PP-YOLOE算... 针于无人机侦察采集到的红外影像,如何快速准确地检测到船舶目标,并进行连续跟踪,提出了一种基于改进PP-YOLOE和ByteTrack算法的红外船舶目标检测跟踪方法。对红外船舶目标检测过程中存在的多尺度、小目标、有遮挡的情况,在PP-YOLOE算法基础上,通过采用任务对齐学习(task alignment learning,TAL)、增加多采样路径、加强检测头的方式进行了相应的改进;对跟踪过程中通常存在遮挡容易导致跟踪丢失的情况,在ByteTrack算法基础上,通过将卡尔曼滤波与匈牙利算法相结合、增加ReID特征计算外观相似度的方法进行了一定的强化。实验结果表明,所提方法检测精度较高,跟踪效果较好,能够满足现实任务的需要。 展开更多

关键词 红外船舶 目标检测跟踪 PP-YOLOE 任务对齐学习 bytetrack

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基于改进ByteTrack算法的群养生猪行为识别与跟踪技术 被引量：11

12

作者 涂淑琴 汤寅杰 +3 位作者 李承桀 梁云 曾扬晨 刘晓龙 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期264-272,共9页

群养生猪行为的识别与跟踪是智能养殖中监测猪只健康的关键技术。为在猪只重叠与遮挡复杂场景中,实现群养生猪行为识别与稳定跟踪,提出了改进ByteTrack算法。首先,采用YOLOX-X目标检测器实现群养生猪检测,然后,提出改进ByteTrack多目标... 群养生猪行为的识别与跟踪是智能养殖中监测猪只健康的关键技术。为在猪只重叠与遮挡复杂场景中,实现群养生猪行为识别与稳定跟踪,提出了改进ByteTrack算法。首先,采用YOLOX-X目标检测器实现群养生猪检测,然后,提出改进ByteTrack多目标跟踪算法。该算法改进包括:设计并实现BYTE数据关联的轨迹插值后处理策略,降低遮挡造成的IDs错误变换,稳定跟踪性能;设计适合群养生猪的检测锚框,将YOLOX-X检测算法中的行为类别信息引入跟踪算法中,实现群养生猪行为跟踪。改进ByteTrack算法的MOTA为96.1%,IDF1为94.5%,IDs为9,MOTP为0.189;与ByteTrack、DeepSORT和JDE方法相比,在MOTA与IDF1上均具有显著提升,并有效减少了IDs。改进ByteTrack算法在群养环境下能实现稳定ID的猪只行为跟踪,能够为无接触式自动监测生猪提供技术支持。 展开更多

关键词 群养生猪 行为识别 多目标跟踪 bytetrack

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融合通道剪枝与ByteTrack的轻量化金枪鱼渔获数量实时检测 被引量：4

13

作者 刘雨青 李杰 +5 位作者 宋利明 魏星 陈明 隋恒寿 李彬 李同 《上海海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1080-1089,共10页

自动准确收集渔业捕捞数据是电子观察员系统的重要组成部分,然而,由于工作环境的复杂性和跟踪的不稳定性,金枪鱼延绳钓渔获数量自动估计在实践部署中仍存在挑战。本研究设计了一个轻量级计数网络对渔船上的实时视频数据进行自动处理,实... 自动准确收集渔业捕捞数据是电子观察员系统的重要组成部分,然而,由于工作环境的复杂性和跟踪的不稳定性,金枪鱼延绳钓渔获数量自动估计在实践部署中仍存在挑战。本研究设计了一个轻量级计数网络对渔船上的实时视频数据进行自动处理,实现对金枪鱼渔获物的实时跟踪和计数。本研究选择YOLOv5s作为基准网络,首先采用通道剪枝算法对YOLOv5s的主干网络进行修剪,结果表明,剪枝后的模型检测精度mAP_(0.5~0.95)达到68.8%,CPU下检测速度为16.5帧/s(FPS),与原始模型相比,检测效果基本不变,模型的参数量、模型大小和计算量分别减少了67.2%、66.4%和42.5%,检测速度提高了33.1%。其次,利用ByteTrack算法实现了多目标的实时跟踪,优化了计数区域形状,解决了被跟踪金枪鱼身份(ID)跳变导致的计数偏差问题,10个视频的测试结果表明,该方法的平均计数准确率为80%,视频处理速度为50.7帧/s,满足工业级实时检测要求。综上,该模型具有轻量化、高精度、实时性等优点,可在复杂的工作环境下完成对延绳钓捕捞结果的实时监控,为实现渔业自动化提供思路。 展开更多

关键词 金枪鱼数量 通道剪枝 bytetrack 实时检测 YOLOv5 多目标追踪

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基于自纠正NMS-ByteTrack的套袋葡萄估产方法 被引量：5

14

作者 吕佳 张翠萍 +1 位作者 刘琴 李帅军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第13期182-190,共9页

针对套袋后的葡萄体积增加和葡萄叶片表面积大容易出现重叠遮挡,及人工拍摄视频的速度不稳定可能导致套袋葡萄目标丢失的问题,该研究提出一种基于自纠正NMS(non-maximum suppression)-ByteTrack的套袋葡萄估产方法。该方法首先通过目标... 针对套袋后的葡萄体积增加和葡萄叶片表面积大容易出现重叠遮挡,及人工拍摄视频的速度不稳定可能导致套袋葡萄目标丢失的问题,该研究提出一种基于自纠正NMS(non-maximum suppression)-ByteTrack的套袋葡萄估产方法。该方法首先通过目标检测方法YOLOv5s检测视频中的套袋葡萄,将检测阶段的NMS操作后置到追踪阶段,保留因遮挡而被过滤的果实检测框;其次在ByteTrack的基础上加入相机运动补偿和改进的卡尔曼滤波算法,以自动纠正果实预测框的位置并进行追踪;最后提出一种划线计数策略对套袋葡萄自动计数。试验结果表明,该方法的多目标追踪准确率、多目标追踪精度和ID调和平均数分别为64.6%、82.4%和80.8%,相比ByteTrack分别提高了1.7、1.0和4.1个百分点,平均计数精度达到82.8%。因此,基于自纠正NMS-ByteTrack的估产方法能有效解决套袋葡萄的追踪计数问题,实现对套袋葡萄更精确地估产。 展开更多

关键词 图像处理 农业 目标追踪 视频计数 估产方法 套袋葡萄 bytetrack 卡尔曼滤波器

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基于改进ByteTrack算法的红外地面多目标跟踪方法 被引量：5

15

作者 王雒 李飚 傅瑞罡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期176-183,共8页

红外目标智能检测跟踪技术研究一直是同领域中的热点问题,尤其是在精确制导、海面监视和天空预警等方面。针对红外地面多目标跟踪场景中,由地面杂波干扰、多目标遮挡干扰、平台晃动等复杂场景造成的跟踪精度降低等问题,提出了一种基于改... 红外目标智能检测跟踪技术研究一直是同领域中的热点问题,尤其是在精确制导、海面监视和天空预警等方面。针对红外地面多目标跟踪场景中,由地面杂波干扰、多目标遮挡干扰、平台晃动等复杂场景造成的跟踪精度降低等问题,提出了一种基于改进ByteTrack算法的红外地面多目标跟踪方法。首先引用一种自适应调制噪声尺度的卡尔曼滤波器,缓解低质量检测对vanilla卡尔曼滤波器的影响;其次引入增强相关系数最大化算法对帧间图像进行配准,来补偿平台晃动产生的影响;然后增加了基于长短期记忆网络的运动模型,减小了卡尔曼滤波在非线性运动状态中产生的预测误差;最后引入连接模型和高斯平滑算法这两种轻量级离线算法来完善跟踪结果。在红外地面多目标数据集上进行了实验,结果表明,与Sort和Deepsort算法相比,改进算法的MOTA值分别提升了8.3%和10.2%,IDF1值分别提升了6.5%和5.6%。与同类算法相比,改进算法表现出了更好的有效性,在红外目标智能检测跟踪场景中会有较大应用。 展开更多

关键词 多目标跟踪 红外目标 bytetrack 卡尔曼滤波 长短期记忆网络

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基于改进YOLOv5和Bytetrack的牦牛跟踪 被引量：2

16

作者 王建文 张玉安 +1 位作者 朱海鹏 宋仁德 《计算机系统应用》 2023年第11期48-61,共14页

目前,我国青藏高原地区的牦牛养殖方式以传统的人工放牧为主.为解决人力养殖方式无法快速跟踪统计牦牛数量的问题,本文提出了一种改进YOLOv5和Bytetrack的牦牛跟踪方法,以实现在视频输入情况下快速检测跟踪牦牛.采用基于深度学习的YOLOv... 目前,我国青藏高原地区的牦牛养殖方式以传统的人工放牧为主.为解决人力养殖方式无法快速跟踪统计牦牛数量的问题,本文提出了一种改进YOLOv5和Bytetrack的牦牛跟踪方法,以实现在视频输入情况下快速检测跟踪牦牛.采用基于深度学习的YOLOv5目标检测网络,结合CA注意力、跨尺度特征融合和空洞卷积池化金字塔等优化方法,减少牦牛检测中因遮挡而导致检测难度大、误检漏检的问题,实现对视频中牦牛更精确的检测;使用Bytetrack跟踪器通过卡尔曼滤波和匈牙利算法实现帧间目标关联,并为目标匹配ID;使用ImageNet中的部分牦牛数据和青海玉树地区采集的牦牛样本图像来训练模型.实验结果表明:本文改进模型的平均检测精确度为98.7%,比原YOLOv5s、SSD、YOLOX和Faster RCNN模型分别提高1.1、1.89、8.33、0.4个百分点,能快速收敛,检测性能最优;改进的YOLOv5s和Bytetrack跟踪结果最优,MOTA提高了7.1646%.本研究改进的模型能够更加快速准确地检测和跟踪统计牦牛,为青海地区畜牧业的智慧化发展提供技术支持. 展开更多

关键词 牦牛 目标检测 注意力机制 Swin Transformer 多目标跟踪 bytetrack

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基于改进ByteTrack的高铁周界入侵监测方法研究 被引量：5

17

作者 傅荟瑾 史天运 +2 位作者 王瑞 马祯 张万鹏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期61-71,共11页

本文旨在应对高铁周界环境复杂、小目标多等情况,研究周界入侵行为的识别与跟踪问题,并提出一种改进ByteTrack算法。本文融合YOLOv7-X与BYTE数据关联方法对模型进行改进,并且引入卷积块注意力机制以提升周界复杂环境下前景目标的识别效... 本文旨在应对高铁周界环境复杂、小目标多等情况,研究周界入侵行为的识别与跟踪问题,并提出一种改进ByteTrack算法。本文融合YOLOv7-X与BYTE数据关联方法对模型进行改进,并且引入卷积块注意力机制以提升周界复杂环境下前景目标的识别效果,利用空间-深度转化模块优化跨步卷积与池化层,改善小目标识别时下采样导致的细粒度信息丢失情况。制作铁路周界入侵数据集进行实验,实验结果表明,改进后的模型平均精度达到95.6%,提升了9.4%,对大中小目标识别的平均精度均有提升,尤其是对小目标识别效果提升显著,提升了22.2%。结果表明改进ByteTrack算法在高铁周界复杂环境下能实现入侵行为的识别与跟踪,为高铁周界防护提供技术支持。 展开更多

关键词 高速铁路 周界入侵 bytetrack YOLOv7

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高速公路广告牌巡检目标跟踪的改进ByteTrack算法

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作者 李俊 李朝奎 +1 位作者 黄磊 冯媛媛 《测绘学报》 2025年第11期2068-2080,共13页

采用ByteTrack算法对高速公路巡检车摄像头捕捉到的广告牌进行跟踪,能够提取广告牌视频画面、出现时间节点信息。然而该算法面临着遮挡问题及误跟踪非广告牌目标的挑战,为此,对ByteTrack算法作出以下改进研究。首先,在目标被标识为跟踪I... 采用ByteTrack算法对高速公路巡检车摄像头捕捉到的广告牌进行跟踪,能够提取广告牌视频画面、出现时间节点信息。然而该算法面临着遮挡问题及误跟踪非广告牌目标的挑战,为此,对ByteTrack算法作出以下改进研究。首先,在目标被标识为跟踪ID前需创建缓冲轨迹,直至此轨迹满足预激活判定条件,对处于丢失状态的目标轨迹判断遮挡状态,当预激活目标与遮挡目标符合类别、外观及方位向量等条件时,进行两目标之间的匈牙利匹配;然后,参考Botsort、ByteTrack算法中卡尔曼滤波参数设置特点,使用遗传算法分别对XYAH、XYWH编码方式下卡尔曼滤波关键参数进行调节,对比选择预测效果最佳的卡尔曼滤波。本文以长株潭城市群部分高速公路为试验对象,研究结果表明,相较于原始ByteTrack算法,本文方法的Hota、Mota、IDF指标分别提高了1.318、11.682、2.033个百分比;对比其他的多目标跟踪算法,改进的ByteTrack算法除了FP值略高于Ocsort算法,其他各个指标都优于Botsort、Deepocsort、Hybridsort等算法。改进的ByteTrack算法实现了高速公路广告牌目标的良好跟踪,为高速公路广告牌智能巡检技术提供了参考。 展开更多

关键词 高速公路 巡检车 广告牌 bytetrack 多目标跟踪

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基于YOLO v9c和改进ByteTrack的群养羊只多目标跟踪方法

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作者 郑芳 夏传宇 +3 位作者 杜小勇 周勇 田芳 李国亮 《农业机械学报》 2025年第10期585-595,共11页

基于视频的群养羊只跟踪对于规模化、智能化、无人化养殖具有重要作用。然而,由于羊群存在严重的遮挡、重叠及移动速度过快等问题,在复杂场景下对多只羊只进行精确跟踪较为困难。针对上述问题,为提高跟踪技术对群养羊只的适应性,本文提... 基于视频的群养羊只跟踪对于规模化、智能化、无人化养殖具有重要作用。然而,由于羊群存在严重的遮挡、重叠及移动速度过快等问题,在复杂场景下对多只羊只进行精确跟踪较为困难。针对上述问题,为提高跟踪技术对群养羊只的适应性,本文提出一种基于YOLO v9c与改进ByteTrack相结合的羊只多目标跟踪方法。在目标检测方面,将羊只的行为划分为站立、躺卧和进食3种状态。在多目标跟踪方面,对ByteTrack做了两点改进:引入时间距离匹配模块(Time and distance matching module,TDMM),将未匹配成功的高分框与未匹配轨迹按照丢失轨迹的丢失时长与欧氏距离相结合形成身份关联系数矩阵,再次进行匹配;引入ID延时分配机制,除第1帧外,将ID分配模块移至第3次匹配并加入条件,防止ID过早分配。试验结果表明,HOTA为72.051%,MOTA为88.326%,IDF1为88.237%,IDSW为8。与ByteTrack相比MOTA提高0.242个百分点,HOTA提高2.21个百分点,IDF1提高5.734个百分点,ID跳变次数降低了约46.67%。与算法Bot-SORT和OC-SORT相比,HOTA和IDF1有明显上升,并且ID跳变次数大幅降低。多羊只复杂场景情况下测试结果表明,基于改进ByteTrack算法具有良好的多目标跟踪性能,可以有效提高对群养羊只跟踪的准确性和可靠性。该算法在与YOLO v9c目标检测算法结合对群养羊只进行多目标跟踪并保存跟踪结果时,平均帧率为47.1 f/s相较于Bot-SORT算法(34.2 f/s)提高约37.7%。该算法能够实时可靠地监测羊只,为羊只养殖场管理者及时发现羊只行为异常以及监测羊只健康状况提供了有效的技术手段。 展开更多

关键词 群养羊只 目标跟踪 时间距离匹配模块 ID延时分配 YOLO v9c 改进bytetrack

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基于Bytetrack的东北虎多目标跟踪

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作者 姜正海 马光凯 《自动化应用》 2025年第22期94-98,共5页

圈养东北虎日常生活中遮挡、非线性运动以及模糊态等复杂情况频发,造成多目标跟踪效果较差,易出现ID切换的问题。在Bytetrack跟踪算法的基础上,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)能更好地应对东北虎运动过程中的非线性动态特性。采用插值轨迹的... 圈养东北虎日常生活中遮挡、非线性运动以及模糊态等复杂情况频发,造成多目标跟踪效果较差,易出现ID切换的问题。在Bytetrack跟踪算法的基础上,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)能更好地应对东北虎运动过程中的非线性动态特性。采用插值轨迹的方法易应对东北虎在目标检测过程中容易出现漏检的问题。为了处理东北虎活动中出现的遮挡与重叠现象,提出重叠轨迹概念。结果显示,改进后Bytetrack算法的IDS为68,减少了97,MOTA为82.5%,提高了5.2%,IDF1为91.6%,提高了4.2%,这表明在遇到遮挡等复杂场景时,改进后Bytetrack算法的跟踪精度和鲁棒性得到了提升。 展开更多

关键词 bytetrack算法 扩展卡尔曼滤波 轨迹插值 重叠轨迹

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