基于深度学习的视频目标检测跟踪方法及系统

本发明公开了基于深度学习的视频目标检测跟踪方法及系统，涉及图像识别检测技术领域，包括，获取原始视频，提取视频帧深度特征，结合深度特征和运动模数计算注意力生成注意力增强图；使用主干网络从注意力增强图中提取多尺度特征训练主干网络输出优化后的多尺度特征并计算融合权重获取多尺度融合特征；将多尺度融合特征输入目标检测头，提取目标区域特征并映射为外观特征，将每个候选边界框作为节点定义节点特征，通过多层图卷积学习优化节点特征并重新映射为目标位置和外观特征，基于目标位置和外观特征在连续视频帧中生成目标轨迹。本发明有效提高了视频帧特征的识别精度和提取效率，并且大幅提升了目标识别和追踪的灵活性。