基于Mask R-CNN和Deep SORT的智能目标检测与跟踪技术

资源摘要信息:"本项目源代码基于 Mask R-CNN 和 Deep SORT 算法实现目标检测与跟踪。Mask R-CNN 是一种广泛使用的深度学习模型，能够识别图像中的物体并生成每个物体的掩码。Deep SORT 是一种改进的目标跟踪算法，能够对检测到的目标进行运动轨迹预测和跟踪。这两个算法的结合使用，能够实现对视频中多个目标的实时检测和跟踪。 资源描述中提到，该代码已经过测试，功能运行正常，并且在个人毕设中得到了高分，因此源代码的质量是可靠的。资源适合计算机相关专业的学生、教师以及对深度学习有兴趣的初学者使用，无论是作为学习材料还是作为项目开发的基础。资源的使用者可以在理解算法原理的基础上，通过修改代码实现额外的功能，或者将其作为毕业设计、课程设计等。 标签中提到了 CNN、人工智能、算法、目标检测和目标跟踪，这些是项目的主要技术点。CNN（卷积神经网络）是深度学习领域的一种基础架构，广泛应用于图像识别、分类等任务中。目标检测和目标跟踪是计算机视觉领域的两个核心问题，分别解决图像中物体的定位和物体运动的连续预测问题。 压缩包子文件的文件名称列表中，文件夹名为deep-sort-mask-rcnn-master，暗示了项目的结构和内容。deep-sort 和 mask-rcnn 是两个子文件夹，分别包含实现 Deep SORT 跟踪算法和 Mask R-CNN 检测算法的代码。'master'可能表示该代码库是项目的主要分支，包含了最新的开发版本。 在使用本资源时，请注意遵守相关的许可协议，并尊重原作者的版权。资源文件中的README.md文件（如果存在）应包含项目的安装指南、使用说明等重要信息，使用者应当仔细阅读这些文档，以确保正确使用代码。" 知识点: 1. Mask R-CNN 算法模型: 一种用于目标检测的深度学习模型，能够识别图像中的物体并为每个检测到的物体生成准确的像素级掩码。 2. Deep SORT 算法: 在目标检测基础上进行目标跟踪的算法，它改进了SORT算法，在速度和准确性上都有所提升，适用于多目标跟踪。 3. 目标检测: 是计算机视觉领域的一个问题，涉及在给定图像或视频帧中识别出一个或多个感兴趣的目标，并确定它们的位置和形状。 4. 目标跟踪: 在目标检测的基础上，通过时间序列分析视频中目标的运动轨迹，预测其未来位置。 ***N（卷积神经网络）: 一种特殊的神经网络结构，广泛用于图像处理领域，包括图像识别、分类和分割等。 6. 计算机视觉: 是人工智能的一个分支，涉及到使计算机能够通过数字图像或视频理解并解释视觉世界的技术和算法。 7. 毕业设计/课程设计: 指大学生在学期间完成的大型项目，它可能是个人或小组项目，需要综合运用所学知识解决实际问题。 8. 开源代码: 在本资源中指的是由个人或团队编写的软件代码，通常会在特定的开源许可协议下发布，允许他人自由地使用、修改和分发。 9. Python 编程语言: 一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁的语法和丰富的库，非常适合数据处理和人工智能项目。 10. 远程教学: 指通过互联网进行的教学活动，教师和学生可以不身处同一物理位置，利用视频会议等工具进行交流和学习。