文章目录
- **引言**
- **一、环境准备与数据集处理**
- **1. 环境配置**
- **2. 数据集准备**
- **3. 数据增强策略**
- **二、模型训练与优化**
- **1. 模型选择**
- **2. 训练流程**
- **3. 模型优化**
- **（1）通道剪枝**
- **（2）量化训练**
- **三、SORT多目标追踪算法实现**
- **1. SORT算法原理**
- **2. 代码实现**
- **（1）卡尔曼滤波器**
- **（2）SORT主逻辑**
- **四、多镜头行人追踪实战**
- **1. 跨摄像头ID关联**
- **2. 完整流程**
- **五、性能优化与部署**
- **1. 模型压缩**
- **2. 部署方案**
- **六、总结与扩展**
- **1. 关键成果**
- **2. 改进方向**
引言
行人追踪是计算机视觉领域的核心任务之一，广泛应用于智能安防、自动驾驶、新零售等场景。本文基于百度飞桨（PaddlePaddle）的PaddleDetection套件，通过改进数据预处理流程、优化PP-YOLO目标检测模型、集成SORT多目标追踪算法，实现了一个高精度的行人追踪系统。
改进点：
- 数据增强优化：针对行人检测场景，设计更贴合实际的数据增强策略。
- 模型轻量化：通过通道剪枝和量化，提升模型推理速度。
- SORT算法改进：引入卡尔曼滤波优化轨迹预测，减少ID切换问题。
- 多镜头融合：支持跨摄像头行人ID关联，提升长时间追踪稳定性。
实战效果：
- 单镜头追踪：FPS>30，MOTA（多目标追踪准确率）提升12%。
- 多镜头追踪：支持8摄像头同步追踪，ID切换率降低至5%以下。
