电力检修多目标追踪：CSSD网络与卡尔曼滤波结合的新方法

"基于改进SSD的电力检修多目标人员追踪方法通过引入CSSD网络和卡尔曼滤波，实现高效准确的人形目标检测与跟踪，适用于复杂环境下的监控系统。" 在当前计算机人工智能领域，视频监控系统对于目标追踪的需求日益增长，尤其是在电力检修等安全关键领域。传统的视频监控技术往往在处理大量数据和复杂环境变化时表现不佳，如光照差异、目标尺寸及角度变化等。为了解决这些问题，本文提出了一个基于Correct Single Shot multi-box Detector (CSSD)的改进目标检测模型，结合卡尔曼滤波进行目标位置预测，以及利用Intersection over Union (IOU)和匈牙利算法进行目标匹配，提高了多目标人员追踪的准确性。 CSSD是一种优化的单次射击检测器，它在SSD（Single Shot MultiBox Detector）的基础上进行了改进，旨在提升检测速度和精度。CSSD网络能够快速地检测出图像中的人形目标，即使在光照不均、尺寸变化或角度不同的情况下也能保持较好的识别效果。卡尔曼滤波则用于预测连续帧之间目标的位置状态，通过结合历史信息减少目标定位的不确定性，从而改善了目标追踪的稳定性。 在目标追踪过程中，IOU方法被用来评估候选检测框与实际目标框的重合度，这有助于确定最佳匹配，而匈牙利算法则用于解决多对多的匹配问题，确保每个目标都能正确地与连续帧中的相应目标对应起来。这种方法对于部分遮挡和位置突变的情况有很好的适应性，能够有效缓解这些因素对追踪效果的影响。 实验结果表明，该方法在电力检修等场景中能显著提高人形目标的检测准确率，适应目标尺寸、距离和角度的变化。这不仅提升了监控系统的实时性能，也增强了系统的安全性和可靠性，为大规模智能监控系统提供了有力的技术支持。 关键词：目标追踪；行人检测；目标识别；神经网络；卡尔曼滤波 该研究通过集成深度学习的CSSD网络和经典的卡尔曼滤波方法，构建了一个强大且适应性强的多目标人员追踪系统，这对于提升电力检修等领域的安全监控水平具有重要意义。