基于小型化YOLOv3的实时车辆检测及跟踪算法

来源 :公路交通科技 | 被引量 : 1次 | 上传用户：linlin0433

【摘要】

：

为了研究现有车辆目标检测算法的检测精度与检测速度相矛盾的问题,提出了一种小型化的改进YOLOv3深度卷积网络的实时车辆检测及跟踪算法。采用构建卷积层数少的网络架构以及进行多目标跟踪的方法,分析了大网络模型结构时正向推理速度慢、小网络模型结构时检测精度低的原因。在不同尺度卷积特征多层次提取车辆特征信息来保证准确率的基础上,利用K-means++算法改进聚类先验框中心点的提取,同时借鉴darknet1

【作者】

：

许小伟陈乾坤钱枫李浩东唐志鹏

【机构】

：

武汉科技大学汽车与交通工程学院,湖北武汉 430081

【出处】

：

公路交通科技

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

汽车工程目标检测深度学习小型化网络 YOLOv3

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