神经网络技术对运动目标检测与跟踪python代码

以下是一个基于神经网络技术的运动目标检测与跟踪的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载训练好的神经网络模型
model = load_model('model.h5')

# 设置视频文件路径
video_path = 'video.mp4'

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 定义颜色标记和字体样式
color = (0, 255, 0)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# 循环读取视频帧
while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 如果读取失败，则结束循环
    if not ret:
        break

    # 对视频帧进行预处理
    image = cv2.resize(frame, (224, 224))
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image = image / 255.0

    # 使用神经网络模型进行目标检测
    predictions = model.predict(image)
    class_id = np.argmax(predictions)
    class_label = 'person' if class_id == 1 else 'background'
    confidence = predictions[0][class_id] * 100

    # 如果检测到人，就在视频帧上绘制框和标签
    if class_id == 1:
        x, y, w, h = 0, 0, 0, 0 # TODO: 使用目标检测算法获取目标位置和大小
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)
        cv2.putText(frame, '{} {:.2f}%'.format(class_label, confidence), (x, y-10), font, 0.5, color, 2)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放视频文件并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，上述代码中的目标位置和大小需要使用目标检测算法获取，这里只是一个TODO标记，需要根据具体情况进行实现。此外，该代码只能检测视频中的一个人，如果需要检测多个人，需要使用目标检测算法和跟踪算法配合使用。