一种复杂道路环境的轻量化双动态车辆检测分类方法及系统

本发明涉及目标检测跟踪技术领域，提供了一种复杂道路环境的轻量化双动态车辆检测分类方法及系统，包括通过图像采集模块对车辆图像进行预处理并构建目标数据集；将新的车辆图像输入到车辆检测分类模型进行分析，以自动输出车辆的类别及位置信息；其中，车辆检测分类模型包括主干特征提取器、多尺度自适应特征融合器和分类定位器；主干特征提取器从车辆图像中提取多个特征层信息；多尺度自适应特征融合器提取并融合多个特征图信息并通过分类定位器中自动输出车辆的类别及位置信息。本发明相比于现有的先进的深度学习车辆检测算法，具有更小的参数量和计算量，且具有更高的检测精度，可以满足复杂道路背景下的轻量化车辆检测问题。