【摘 要】
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车辆检测与跟踪在自动驾驶系统中起着重要的作用.针对交通监控视频中多尺度车辆目标难以检测和重叠目标容易漏检等问题,提出使用倒残差方法来改进YOLOv3的卷积层提取特征,在YOLOv3网络中增加空间金字塔(SPP)模块,获取车辆多尺度信息,并采用Soft-NMS代替非最大值抑制(NMS),减少车辆重叠导致的预测框丢失.最后使用KCF算法对目标车辆进行跟踪.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法对不同尺度的车辆目标都取得了较好的检测跟踪效果,能更好地满足实际应用的需要.
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院,上海 201620
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车辆检测与跟踪在自动驾驶系统中起着重要的作用.针对交通监控视频中多尺度车辆目标难以检测和重叠目标容易漏检等问题,提出使用倒残差方法来改进YOLOv3的卷积层提取特征,在YOLOv3网络中增加空间金字塔(SPP)模块,获取车辆多尺度信息,并采用Soft-NMS代替非最大值抑制(NMS),减少车辆重叠导致的预测框丢失.最后使用KCF算法对目标车辆进行跟踪.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法对不同尺度的车辆目标都取得了较好的检测跟踪效果,能更好地满足实际应用的需要.
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