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针对监控视频中车流量统计准确率低的问题，提出一种改进YOLOv5s检测结合Deep SORT跟踪的车流量统计方法。首先为了提升检测器识别效果，将注意力模块CBAM与YOLOv5s网络的Neck部分融合，提高网络的特征提取能力；将CIoU Loss代替GIoU Loss作为目标边界框回归损失函数，加快边界框回归速率的同时提高定位精度；使用DIoU-NMS替换NMS，改善目标拥挤时的漏检问题。然后调整Deep SORT外观特征提取网络的结构，并在车辆重识别数据集上重新训练，降低目标遮挡导致的身份切换。最