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基于改进YOLOv8的复杂路况下的目标识别
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3文档结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.1目标识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.2YOLOv8算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.3复杂路况特点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
改进YOLOv8算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
3.1改进目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
3.2算法改进细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.2.1数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.2.2特征提取优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.2.3损失函数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2.4网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.2数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.3实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.4实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.4.1准确率与召回率对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.4.2实时性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.4.3精确度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
复杂路况下的目标识别应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.1应用场景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.2改进YOLOv8在复杂路况下的表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.2.1雨雪天气下的目标识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.2.2夜间环境下的目标识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.2.3交通拥堵情况下的目标识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
6.2研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.内容简述
本文档旨在探讨在复杂路况条件下，如何利用改进的YOLOv8网络进行高效的目标识别。对当前YOLOv8网络进行改良，以提高其在各种复杂环境中的识别性能。接着，通过大量实测数据训练模型，优化其参数设置，使其更好地适应复杂路况下的目标检测任务。结合实际应用场景，评估改进后YOLOv8网络的性能表现，并针对存在的问题提出改进措施。
1.1研究背景
随着城市化进程的加速，道路交通的复杂性日益凸显，如何在复杂的路况环境中实现对各类目标的准确识别，已成为智能交通领域亟待
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