一种基于轻量级YOLOv5和DeepSORT算法的高帧率行人识别方法及系统

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于轻量级YOLOv5和DeepSORT算法的高帧率行人识别方法及系统，包括以下步骤：获取行人视频；利用YOLOv5算法、DeepSORT和CBAM注意力机制结合，并引入缩放交并比损失进行训练，构建出高帧率行人识别模型；通过高帧率行人识别模型在所述行人视频上进行行人识别与跟踪。本发明采用基于YOLOv5和深度排序算法DeepSORT的行人识别与处理技术，成功实现了行人追踪检测与识别功能，而且引入CBAM注意力机制，实现了提升模型的识别精度并增强对行人特征的关注度，可优化YOLOv5模型在特征提取和目标定位方面的性能，从而提升行人检测精度。