基于多特征时空协同交互的DeepSORT行人追踪方法

本发明公开的基于多特征时空协同交互的DeepSORT行人追踪方法，属于计算机视觉与智能视频分析领域。该方法通过获取并处理行人数据，构建目标检测与特征提取模型，经训练后对测试集检测生成候选框，提取外观特征构建代价矩阵，利用匈牙利算法匹配并更新轨迹，最终输出可视化跟踪结果。检测阶段设计小目标特征增强金字塔提升小目标检测精度，融合PSConv、Triplet Attention与DyHead构建多维度特征交互机制，增强尺度适应性与抗遮挡能力；跟踪阶段嵌入IAU模块至DeepSORT的Re‑ID分支，通过时空与通道特征动态建模增强特征判别力，减少ID Switch。本发明有效提升对多尺度、强遮挡目标的感知识别能力，保障复杂环境下检测准确性与跟踪稳健性，具备良好应用部署价值。