1.基于YOLOv3模型的道路车辆计数方法，其特征在于包括以下步骤：

1)划分出车道区域，划分出虚拟检测区域，4个车检器独立工作，3个车检器对左边车道进行计数，1个车检器对右边车道进行计数，再根据输入视频流将图像按照一定帧数输入YOLOv3网络；

2)在车检器处于解锁状态时，判断是否有车辆中心点经过车检器，若经过车检器，对当前帧进入到检测区域的车辆根据式(2)进行RIOU计算；

若检测框D与车检器Q的交集面积比上检测框D大于设定阈值thresh，则认为车辆已稳定进入车检器中；

YOLOv3目标检测算法流程步骤包括：

步骤1)：建立一个与图片同样大小的纯黑色背景；

步骤2)：将检测到的车辆检测框记录在纯黑色背景上；

步骤3)：记录视频每一帧的车辆检测框信息并持续叠加在纯黑色背景上；

步骤4)：采用NMS算法如公式(4)所示，

当检测框M与附近检测框b的IoU小于设定阈值时，保留该检测框，否则去除；阈值的取法根据具体交通状况来定，当车辆比较密集时设定阈值为大；

3)在每次车检器处于解锁状态时，对检测区内部的车辆进行一次计数，根据公式(3)进行计数操作，对计数的车辆进行累加操作，并锁定车检器，防止程序再次进入判定计数状态；一次计数完成后，回到视频输入阶段，重新进入计数阶段，解锁车检器并进入到下一次判定计数环节；

基于上述车辆计数算法统计道路的最大车流量，即统计道路一个周期内经过道路的最大车辆数目；

车检器解锁的方式分为两种，其一：当道路上所有车辆的检测框与虚拟检测框没有交集且没有检测框的中心点位于虚拟检测框内；其二：当同时存在两个车辆检测框与虚拟车检器存在交集且存在交集的占比占虚拟检测框的比值小于0.1时则解锁。