基于YOLOv3和DeepSort的车流量检测

• 作者: 陈佳倩 金晅宏 王文远 陆莹洁
• 来源期刊: 计量学报
• 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
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 页码范围: 718-723
• 页数: 6页
• 分类号: TB96
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2021.06.05

摘要

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.