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题名基于YOLOv8n的夜间车辆检测
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作者
冯迎宾
刘艾妮
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机构
沈阳理工大学自动化与电气工程学院
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出处
《沈阳理工大学学报》
2025年第2期1-6,12,共7页
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基金
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJKMZ20220614)
辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助项目。
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文摘
针对夜间环境光照度低、光照分布不均匀导致车辆检测细节模糊以及车辆漏检和错检等问题,提出一种改进YOLOv8n的夜间目标检测算法。首先,引入图像增强算法Zero-DCE提高图像质量,减小光照度低、光照分布不均匀的影响,同时使用LSKNet作为主干网络,调整动态感受野,改善模型特征提取能力,提高检测精度;其次,采用空间和通道卷积(SSConv)模块融合C2f模块,减少特征之间的空间和通道冗余;最后,提出通用感知大内核卷积网络(SPPF_UniRepLKNet)替换SPPF模块,使用非膨胀卷积更好地提升感受野,从而有效捕捉模型的特征,提高模型的检测精度。实验结果表明,改进YOLOv8n算法的检测精确率和平均精度均值分别提高了4.7%和4.9%,适用于夜间环境下车辆检测。
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关键词
目标检测
图像增强
LSKNet
空间和通道卷积模块
通用感知大内核卷积网络
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Keywords
object detection
image enhancement
LSKNet
SSConv module
SPPF_UniRepLKNet
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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