基于改进YOLO v3模型与Deep-SORT算法的道路车辆检测方法

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模型输出层的同时,增加了一层输出层,将52像素×52像素输出特征图经过上采样后得到104像素×104像素特征图,并将其与浅层同尺寸特征图进行拼接,实现车辆目标的检测;为了降低目标遮挡对检测效果的影响,提高对视频上下帧之间关联信息的关注度,将改进YOLO v3模型和Deep-SORT算法相结合,以此来弥补两者之间的不足。试验结果表明:改进YOLO v3模型有效地提高了车辆检测的性能,与在网络浅层增加特征提取层的模型相比,平均精度提高了1.4%,与增加一层输出层的模型相比,平均精确度提高了0.8%,说明改进YOLO v3模型提取的特征表达能力更强,增强了网络对小目标的检测能力;改进YOLO v3模型在引入Deep-SORT算法后,查准率和召回率分别达到90.16%和91.34%,相比改进YOLO v3模型,查准率和召回率分别提高了1.48%和4.20%,同时保证了检测速度,对于不同大小目标的检测具有良好的鲁棒性。