基于改进YOLO v3模型与Deep-SORT算法的道路车辆检测方法

来源 :交通运输工程学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：lflhzq

【摘要】

：

针对道路车辆实时检测遮挡严重与小目标车辆漏检率高的问题,提出了基于改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法的车辆检测方法;为提高模型对道路车辆的检测能力,采用K-meansSymbolk@pSymbolk@p聚类算法对目标候选框进行聚类分析,选择合适的Anchor box数量,并在网络浅层增加了特征提取层,可提取到更精细的车辆特征;为加强网络对远近不同目标的鲁棒性,在保留原YOLO v3

【作者】

：

马永杰马芸婷程时升马义德

【机构】

：

西北师范大学物理与电子工程学院,甘肃兰州 730070;兰州大学信息科学与工程学院,甘肃兰州 730030

【出处】

：

交通运输工程学报

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

交通图像识别卷积神经网络车辆检测 YOLO v3模型 Deep-SORT算法 K-means++聚类算法

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