公路视频实时车辆检测分类与车流量统计算法

摘要

公路视频实时车辆检测分类与车流量统计是计算机视觉领域的一个经典问题。传统设置检测带法,易漏检复检,自动化性不好。基于深度网络的one-stage算法实时性好,但是经常会把变化的背景、运动的非车辆物体纳入其中,同时对光照变化敏感,夜间分类效果不好。因此,提出采用one-stage做目标检测,并不直接获取分类结果,而是根据标注框将物体切割出来,去除背景,提升抗背景扰动性能和分类效果;再送入一个经过迁移学习的浅层神经网络;将分类输出和目标检测网络的位置输出合并送入一个全图匹配算法,进行车流量统计。该方法在保障实时性的同时降低了漏检和复检率。