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提出一种轻量化YOLO模型方法,应用于公路路网视频实时状态分析,解决了YOLO目标检测算法在实际应用中计算代价过大问题,并能满足多路监控视频实时并发检测的需求。首先,对YOLO的主干网络进行层次剪枝与通道剪枝,设计出更轻量的特征提取网络结构。其次,采用混合了多重感受野的Inception模块替换标准卷积模块,提升高层特征之间的空间信息交互。再次,修改模型数据结构,使用16位浮点数据存储参数,减少计算开销。最后,基于改进的YOLO训练车辆识别模型,实现基于车辆检测与追踪的路网断面流量统计、速度提取,以