基于YOLO和嵌入式系统的车流量检测

摘要：

城市道路普遍存在机动车、非机动车、行人的人车混行路段,车辆目标的准确识别与统计成为视频方法检测混合交通流量的关键问题.本文提出了基于深度学习YOLO(You Only Look Once)的车流量检测算法.用YOLO v2检测道路上移动的目标,对检出目标中的车辆目标进行识别与筛选,设置感兴趣区域,在车辆目标经过感兴趣区域时计数,并用核相关滤波器跟踪车辆,避免车辆重复计数;在ARM上利用该算法实现了混合交通视频中的车流量检测.测试结果表明,该方法中车辆的检测、跟踪、计数结果良好,可应用于混合交通中的车流量检测.

关键词：深度学习算法YOLO v2、核相关滤波器、车流量检测、嵌入式RK3399

所属期刊栏目：34

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金41461078;西北师范大学科研能力提升团队项目NWNU-LKQN-1706

在线出版日期：2019-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：613-618