改进的YOLOv8n在复杂环境下的车辆识别算法.docxVIP

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2025-01-11 发布于广东
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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

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

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1YOLO系列模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1.1历史沿革．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1.2技术特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2YOLOv8n模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3复杂环境下的车辆识别挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

改进方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.1图像旋转．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.2图像缩放．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.3噪声添加．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2特征提取优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.1卷积网络结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.2激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3网络训练策略调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3.1随机梯度下降优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.3.2学习率调度策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2模型架构对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.3性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3.1准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.3.2召回率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.4结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.2进一步研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.内容概览

本文档主要介绍了基于改进的YOLOv8n算法在复杂环境下进行车辆识别的研究成果。首先，对YOLOv8n算法的基本原理和结构进行了概述，包括其目标检测的流程、网络架构以及训练策略。随后，针对复杂环境下的车辆识别难题，详细阐述了我们所提出的改进措施，包括对网络结构的优化、数据增强技术的应用以及针对复杂光照和遮挡问题的解决方案。此外，本文还对比分析了改进前后YOLOv8n算法在多个公开数据集上的性能表现，验证了改进算法在复杂环境下的有效性和优越性。对改进的YOLOv8n算法在实际应用中的可行性和潜在挑战进行了探讨，为后续研究提供了有益的参考。

1.1背景介绍

随着自动驾驶技术的发展，对智能感知系统的性能要求越来越高，特别是在复杂环境中的