摘要：針對傳統(tǒng)的車輛檢測算法存在魯棒性差、檢測速度慢和準(zhǔn)確率低等問題,提出基于改進(jìn)YOLO v2模型的車輛實(shí)時檢測算法。通過目標(biāo)框維度聚類、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)以及輸入圖像多尺度變換等方法對YOLO v2算法進(jìn)行改進(jìn),對比傳統(tǒng)的Faster RCNN檢測算法,改進(jìn)的算法提升了檢測速度和準(zhǔn)確度,將幀速度提升到了45f/s,精確度提升到了97.21%,在車輛實(shí)時檢測方面效果更好。