基于改进YOLOv3的复杂场景车辆分类与跟踪

针对天气条件和车辆间相互遮挡对车辆分类与跟踪准确性和稳定性的影响,提出一种基于改进YOLOv3与匹配跟踪的混合模型。改进的YOLOv3网络参照密集连接卷积网络的设计思想,将网络中的残差层替换为密集卷积块并改变网络的设计结构,利用Softmax分类器将密集卷积块与卷积层中融合的特征进行分类。根据单帧图像的检测结果,设计目标匹配函数解决视频序列中车辆的跟踪问题。在KITTI数据集的测试中,改进算法的平均准确率为93.01%,帧率达到48.98帧/s,在自建的数据集中平均识别率为95.79%。试验结果表明,本研究方法在复杂场景中能够有效的区分车辆种类且准确性更高,车辆跟踪的算法具有较高准确性和鲁棒性。