基于YOLOv3的高速公路多目标车辆跟踪算法研究

针对高速公路行车速度快的特点,文章分析了YOLOv3算法的优势,并利用YOLOv3算法对目标车辆跟踪的两个步骤进行改进:在车辆检测阶段利用YOLOv3算法模型及Resnet-18算法模型构建双线性分类模型,提高目标车辆检测准确性及检测速度;在车辆跟踪阶段则引入深度分类的方法,能有效减少目标车辆标识跳变的问题,改善目标车辆跟踪效果。通过实验表明,所提出的基于YOLOv3的高速公路多目标车辆跟踪算法具有较高的识别速度及跟踪准确性。