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基于改进YOLOv8的低光行人检测算法

1.内容综述

随着人工智能技术的不断发展，目标检测算法在众多领域得到了广泛应用。行人检测作为计算机视觉领域的一个重要分支，对于自动驾驶、智能监控、安防监控等场景具有至关重要的意义。在低光照环境下，行人检测面临着诸多挑战，如光线不足导致的图像模糊、行人特征难以提取等。为了应对这些挑战，研究人员不断优化和改进现有的算法。基于YOLOv8算法的改进版本应运而生，它在行人检测方面展现出更高的精度和效率。

本文首先概述了低光环境下的行人检测背景及研究现状，指出了当前面临的挑战和存在的问题。重点介绍了基于改进YOLOv8算法的低光行人检测算法。该算法通过一系列的技术创新和改进，如增强特征提取能力、优化网络结构、引入注意力机制等，有效提升了在低光照环境下的行人检测性能。文章还将涉及该算法的具体实现细节，包括数据预处理、模型训练、优化策略等。通过与其他算法的对比分析，展示了该算法在性能上的优势及其在复杂环境下的实际应用潜力。文章展望了未来低光行人检测技术的发展方向以及可能的研究热点。

本文旨在为读者提供一个关于基于改进YOLOv8的低光行人检测算法的全面概述，以便更好地理解其原理、应用和发展前景。

1.1背景与动机

随着科技的进步，人们的生活节奏日益加快，对安全的需求也越来越高。在许多场景中，如交通监控、安全巡逻和智能视频监控等，实时、准确地检测行人和车辆对于预防交通事故和保护人身安全具有重要意义。在低光环境下，传统摄像机采集的图像质量会受到很大影响，导致行人检测的准确性降低。研究如何在低光环境下提高行人检测的准确性和实时性具有重要的现实意义。

深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的成果，尤其在图像识别、目标检测和跟踪等方面表现出强大的性能。YOLOv8作为一种先进的实时目标检测算法，已经在多种场景下取得了良好的检测效果。YOLOv8在低光环境下的性能仍有待提高。

为了克服低光环境对行人检测的影响，本文提出了一种基于改进YOLOv8的低光行人检测算法。该算法旨在通过改进网络结构、优化训练策略以及利用深度学习技术来提高低光环境下行人检测的准确性和实时性。通过本文的研究，我们期望为低光环境下行人检测提供有效的解决方案。

1.2研究目标与意义

随着城市化进程的加快，夜间行人安全问题日益凸显。传统的基于深度学习的目标检测算法在低光环境下表现不佳，无法满足实际应用的需求。研究一种高效、准确的低光行人检测算法具有重要的理论和实际意义。

本研究旨在提出一种基于改进YOLOv8的低光行人检测算法，以提高夜间行人检测的准确性和鲁棒性。改进YOLOv8是一种针对低光环境优化的实时目标检测算法，通过引入新的网络结构、损失函数和训练策略等方法，有效提高了对低光环境下行人的检测性能。

本研究将对现有的低光行人检测算法进行分析，找出其存在的问题和不足之处。借鉴改进YOLOv8的优点，设计一种适用于低光环境的新型网络结构，以提高行人检测的准确性。针对低光环境下的数据稀疏性和光照不均等问题，提出相应的损失函数和训练策略，以增强模型的泛化能力。

为了进一步提高低光行人检测算法的实时性和稳定性，本研究还将探讨多种优化手段，如模型剪枝、量化等技术，以降低计算复杂度和内存占用。通过对比实验验证所提出算法的有效性和优越性，为实际应用提供一种高效、准确的低光行人检测解决方案。

1.3文献综述

在目前的计算机视觉领域中，低光照条件下的行人检测具有极大的挑战性和实际应用价值。随着深度学习和卷积神经网络的发展，针对这一问题的研究逐渐增多。作为当前最前沿的目标检测算法之一，YOLOv8以其快速检测速度和较高准确性受到了广泛关注。但低光环境下的行人检测问题仍然突出，基于改进YOLOv8的低光行人检测算法成为了研究的热点。

在文献研究过程中，我们发现关于低光行人检测的研究主要集中在两个方面：算法改进和光照增强技术。对于算法改进方面，多数文献集中在优化网络结构、损失函数以及后处理等方面。YOLO系列算法由于其高效性和实时性，成为了研究的重点。必威体育精装版的YOLOv8算法在目标检测领域取得了显著的进步，但其在低光照环境下的性能仍然有限。很多研究者着手对YOLOv8进行针对性的改进和优化，例如网络架构的深化、注意力机制的引入以及融合其他检测模型的策略等。这些改进策略旨在提高算法在低光照环境下的鲁棒性和准确性。

光照增强技术在低光行人检测中也起着至关重要的作用，许多文献探讨了通过图像增强技术来提升输入图像的亮度、对比度和色彩信息，从而改善检测性能。这些技术包括直方图均衡化、光照补偿、图像融合等。结合YOLOv8算法与这些光照增强技术，可以有效提高低光照环境下的行人检测性能。

还有一些文献探讨了融合多种策略的方法，即将算法改进和光照增强技术相结合，旨在进一步提高低