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基于改进YOLOv8m的道路目标检测算法

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究内容与方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1YOLO系列模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2道路目标检测研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

改进YOLOv8m算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1网络结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1.1模型压缩技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1.2精度提升策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2数据增强与训练策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.1多样化数据增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2.2动态训练周期调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3损失函数与评估指标定制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3.1针对道路环境的损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3.2综合性能评估指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1数据集准备与标注规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2实验环境配置与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3实验结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3.1精度提升效果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.2速度与准确率的权衡分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.4特殊场景下的检测能力评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.4.1高速公路场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.4.2城市复杂道路环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.2存在问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.内容概览

本章节将详细介绍一种基于改进YOLOv8m的道路目标检测算法，旨在通过优化模型结构与参数设置，提升在复杂道路环境下的目标检测精度和速度。首先，我们将对现有的YOLOv8m模型进行分析，并指出其在实际应用中的局限性，从而为后续的改进奠定基础。接下来，我们将阐述本研究中所采用的具体改进策略，包括但不限于网络结构调整、训练数据集的扩充以及损失函数的调整等。然后，我们将会展示该改进算法在不同场景下的测试结果，评估其在精度与速度上的表现。我们将讨论未来的研究方向，包括但不限于更高效的数据预处理方法、更加智能的目标分类与跟踪技术等。整个章节旨在全面而深入地探讨这一改进算法，为相关领域的研究者提供参考和借鉴。

1.1背景与意义

随着智能交通系统的快速发展，道路目标检测成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。在道路监控、自动驾驶、智能交通管理等应用中，道路目标检测的准确性和实时性至关重要。为了应对这一挑战，众多研究者不断探索和改良目标检测算法，以期在复杂的道路环境中实现更高效、更精确的目标识别。