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针对车辆检测模型参数量大，以及对小目标和遮挡目标漏检问题。提出了一种基于MobileVit轻量化网络的车辆检测算法。首先，在数据预处理阶段使用GridMask图像增强方法，提升模型对遮挡车辆目标的检测性能；其次，使用基于MobileVit网络作为模型的主干特征提取网络，充分提取特征信息且使得模型轻量化；最后，在预测层网络中，使用基于PANet网络实现多尺度的车辆检测，提升模型对小目标车辆的检测能力。实验结果表明，本文所提出模型的平均检测精度达98.24%，检测速度达每张图片0.058s，模型大小为136MB，与对比算法相比综合性能更好。