计量学报

作者：陈佳倩,金晅宏,王文远,陆莹洁

单位：上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093

关键词：计量学;车流量检测;YOLOv3算法;DeepSort算法;深度学习;图像处理

针对传统多目标跟踪算法的检测跟踪精度低、鲁棒性差的缺点,基于经典的Tracking-By-Detection模式,提出一种基于YOLOv3和DeepSort的车流量检测方法,实现了车辆视频监控端到端的车流量视频的实时监测与跟踪计数。采用深度学习YOLOv3算法检测视频车辆目标,然后利用深度学习DeepSort算法对检测到的车辆进行实时跟踪计数。实验结果表明该方法应对快速移动的车辆和环境光照的影响时,对车流量的检测效果良好,平均精度达到94.7%,端到端的算法可行且有效,适用于对车辆视频的批处理。

来源：2021年第6期

《计量学报》期刊编辑部

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