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改进的YOLOv8n在复杂环境下的车辆识别算法.docx

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    改进的YOLOv8n在复杂环境下的车辆识别算法

    目录

    一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

    背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

    研究目的和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

    二、相关技术与文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

    YOLO系列算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

    1.1YOLOv3及之前版本的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

    1.2YOLOv4至YOLOv7的改进点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

    车辆识别技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

    2.1传统车辆识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

    2.2基于深度学习的车辆识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

    相关文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

    3.1国内研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

    3.2国外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

    3.3文献对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

    三、改进的YOLOv8n算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

    YOLOv8n算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

    改进的YOLOv8n算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

    2.1针对复杂环境下的优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

    2.2算法性能的提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

    改进的YOLOv8n算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

    3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

    3.2网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

    3.3损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

    3.4后处理与输出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

    四、复杂环境下的车辆识别应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

    复杂环境概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

    1.1光照变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

    1.2遮挡问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

    1.3视角变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

    1.4其他复杂环境因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

    改进的YOLOv8n在复杂环境下的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

    2.1实验设置与数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

    2.2实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

    2.3与其他算法的对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

    车辆识别的实际应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

    3.1智能交通系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

    3.2自动驾驶技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

    3.3监控与安全领域．．．．．．．．

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