一种面向无人机的改进YOLO与SIFT相结合的多小目标检测跟踪方法

摘要

本发明公布了一种面向无人机的改进YOLO与SIFT相结合的多小目标检测跟踪方法，所述方法首先初始化视频序列，读取视频序列的帧数和标注框真值；其次使用自适应阈值和最小距离约束的方法改进SIFT算法进行特征点检测；接着对改进SIFT算法检测得到的特征点，采用KLT算法对特征点进行匹配和目标定位；然后采用YOLO网络剪枝后的UAV‑YOLO进行目标检测；最后，由目标的尺度信息和位置信息完成目标的数据关联，再使用KLT算法实现多目标跟踪。本发明基于KLT跟踪算法，通过对YOLO算法的网络剪枝和SIFT算法的特征点改进，有效解决了面向无人机的目标检测算法部署和多小目标跟踪问题。