为提升复杂交通环境下智能交通系统对车辆检测的实时性与检测率，提出一种轻量级YOLOv3车辆目标检测算法。采用Mosaic数据增强，引入MobileViT特征提取网络，通过优化激活函数、损失函数和非极大值抑制算法等手段验证车辆目标的检测性能。结果表明，与传统的YOLOv3算法相比，准确率提高了0.46%,参数量和训练时间分别减少了57.96%和29%,FPS提升了近40%,漏检问题得到了有效改善。
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