基于YOLOV8的交通目标检测算法制造技术

在智能交通系统中，交通目标检测作为关键技术对于确保交通系统正常运行至关重要。然而，目前的目标检测算法在处理交通标志检测时仍存在一系列挑战，包括图像尺寸小、目标特征不够明显以及检测精度较低等问题。为了应对这些挑战，本方案提出一种改进的YOLOv8算法。通过构建小目标检测层、引入TripletAttention注意力机制和可变形卷积与WIoU_v3损失函数，使算法能够融合更深层特征，具有更大的感受野，并且降低了训练样本标注质量不均衡的影响，提高了预测框的位置精度，增强了对小目标的检测能力。实验结果表明，改进后的算法能够满足实际检测需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于交通目标检测，该算法采用yolov8作为基础模型通过对交通标志的特征进行分析和提取，优化了模型的网络结构和训练策略，提高了交通标志检测的准确率和速度。可应用于无人驾驶、智能交通等领域。

技术介绍

1、近年来，目标检测技术取得了显著进步，特别是在交通标志检测领域。在研究交通标志检测时，可以将其分为传统方法和基于深度学习的方法两大类。传统的目标检测算法通常包括三个阶段：首先生成目标建议框，然后提取每个建议框中的特征，最后基于这些特征进行分类。然而，传统方法存在一些弊端，需要依赖手工设计的特征，这些特征可能难以捕捉到复杂的语境和抽象的特征,目标建议框的生成通常需要使用选择性搜索等方法，这可能在效率和准确性上存在一些问题。例如在处理图像复杂性较高的场景时效果较差，以及过度依赖人工设计特征等问题。

2、为了克服传统方法的局限性，基于深度学习的目标检测方法应运而生。这些方法通常分为一阶段检测(one-stage)和二阶段检测(two-stage)两种类型。一阶段检测方法通常直接预测目标的类别和位置，而二阶段检测方法则先生成候选区域，再对这些区本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于改进YOLOv8的交通目标检测算法，其特征包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于YOLOv8的交通标志检测算法，其特征在于，所述步骤1中，可变形卷积(Adaptive Convolution)是一种卷积神经网络(CNN)中的一种特殊类型的卷积操作。与传统的固定卷积核不同，可变形卷积允许网络根据输入数据的特征动态调整卷积核的大小和形状。可变形卷积的核心思想是根据输入数据的特征来动态地生成卷积核。这种方法可以使网络更加灵活地适应不同类型和尺寸的输入数据，从而提高了网络的泛化能力和性能。通常是通过引入额外的网络层来实现的，这些层可以学习生成卷积核的参数。这些参数可以根...

【技术特征摘要】

1.基于改进yolov8的交通目标检测算法，其特征包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于yolov8的交通标志检测算法，其特征在于，所述步骤1中，可变形卷积(adaptive convolution)是一种卷积神经网络(cnn)中的一种特殊类型的卷积操作。与传统的固定卷积核不同，可变形卷积允许网络根据输入数据的特征动态调整卷积核的大小和形状。可变形卷积的核心思想是根据输入数据的特征来动态地生成卷积核。这种方法可以使网络更加灵活地适应不同类型和尺寸的输入数据，从而提高了网络的泛化能力和性能。通常是通过引入额外的网络层来实现的，这些层可以学习生成卷积核的参数。这些参数可以根据输入数据的特征来动态地调整卷积核的大小和形状，以适应不同的输入数据。tripletattention不像cbam和senet需要一定数量的可学习参数来建立通道间的依赖关系，是一个几乎无参数的注意机制来建模通道注意和空间注意。tripletattention能够捕捉到图像中不同位置和不同层次的特征信息，从而提高了模型对图片的理解能力。能够同时关注图片中的不同部分，从而更好地理解图片的上下文信息，提高了模型对图片的全局理解能力。有助于改善模型对输入特征的学习。通过将注意力集中在输入的特定部分，模型能够更准确地捕捉与任务相关的特征，从而提高特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹英男，尹芳，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：