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车辆目标检测和跟踪是智能交通的关键技术,目前已有的车辆检测和跟踪算法种类繁多但是性能各异,难以同时满足交通视频监控中的实时性和高精度要求.该文采集多段交通监控视频,标注多种类型的车辆目标.在此数据集上从多种维度考查多种基于深度学习的车辆检测算法和多种流行的跟踪算法在交通视频上的表现,其中SSD算法满足实时性要求且mAP达0.878.并提出基于SSD和MEDIANFLOW的车流量实时检测方法.经实验证明,该方法在保证实时性情况下车流量的检测准确率达到94.5％. 相似文献
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