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为改善在目标尺度变化场景下的检测效果,在SSD算法基础上提出了一种改进方案。首先利用级联膨胀卷积对卷积层进行二次特征提取,然后通过密集连接方式获取目标的上下文信息,最后使用权重共享实现模型优化并采用多任务学习策略预测目标的类别及位置。在UA-DETRAC数据集上的实验结果表明,改进算法的平均精度达89%,超过Faster R-CNN算法17%左右,超过SSD算法10%左右。本文算法对多尺度目标检测任务具有更好的精确性和鲁棒性,能适应遮挡和光照不均匀等应用场景。