针对因胶带运输机上运动目标发生形变和轨迹漂移导致跟踪丢失,造成胶带运输机速度测量误差较大的问题,提出了一种融合改进YOLOv7-tiny与ByteTrack跟踪的胶带运输机速度测量方法.该方法首先采用改进的YOLOv7-tiny目标检测算法作为检测器,实现图像中运动目标的准确定位;其次,利用二次数据关联策略加强低分置信度的关联匹配,同时引入置信度的卡尔曼滤波算法,使卡尔曼滤波算法预测的轨迹倾向于检测器的结果,从而提高胶带运输机上运动目标跟踪轨迹的稳定性;最后,通过胶带运输机两个支撑杆间的图像坐标及支撑杆间的距离简化相机标定方法,建立胶带运输机速度测量模型,实现胶带运输机的速度估计.试验结果表明,所提出的新方法其计算结果的MAE和MSE指标分别降低了0.037m/s和0.022m/s,有效降低了胶带运输机的速度测量误差.