一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法及设备技术

本发明专利技术涉及热红外交通目标检测技术领域，且公开了一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法及设备。该基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法收集交通场景下的热红外图像数据；基于Ak_C2f模块、MBConv模块、GAM模块和Shape‑IoU损失函数对YOLOv8网络模型进行改进，得到改进YOLOv8热红外交通目标检测模型；将收集的热红外数据集输入至改进的YOLOv8网络模型进行训练，得到权重文件；利用获得的权重文件对测试集进行测试，得到测试集中各个目标类别的锚框和置信度。在极端天气覆盖的交通场景下，既可以确保交通检测任务的实时性，也能够准确对目标类别进行识别，提升了目标检测的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及热红外交通目标检测，具体为一种基于改进yolov8的热红外交通目标检测方法及设备。

技术介绍

1、近年来，随着我国人均可支配收入不断提高，汽车的保有量急剧增长，同时也引起了交通事故的频发。为了更好地维护好交通安全防线，提高国民人身财产安全保障质量，我国大力支持以车载ai中控系统为核心技术的智慧交通系统的研发，使得基于人工智能的自动驾驶技术得到了充分发展。其中，环境感知模块作为自动驾驶系统的重要组成之一，而目标检测又是环境感知模块的基础，因此，基于交通场景下的目标检测技术一直以来备受广大科学家关注。

2、近年来，已经开发出许多优秀的智能交通检测算法，在典型环境中表现出值得称赞的性能。然而，在更苛刻的环境中，包括恶劣的天气条件，完全黑暗，烟雾，眩光，雾和类似的情况下，准确检测的有效方法的可用性仍然存在显著的差距。在复杂的交通环境中，普通摄像机无法满足交通检测的需要。因此，探测此类场景需要使用合适的热传感器来生成相应的热红外辐射图像。然而，这些热红外辐射图像缺乏颜色或阴影，具有低图像分辨率，并且缺乏图像层次。因此，现有的目标检测算法在实本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：所述步骤S1中预设交通场景包括极端天气环境下的桥梁道路、城市路段和交叉路口数据，且步骤S1中训练集和测试集划分比例为9:1。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：所述步骤S2.1中的将C2f模块替换为Ak_C2f模块的过程具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：所述DWConv模块的...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进yolov8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：所述步骤s1中预设交通场景包括极端天气环境下的桥梁道路、城市路段和交叉路口数据，且步骤s1中训练集和测试集划分比例为9:1。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：所述步骤s2.1中的将c2f模块替换为ak_c2f模块的过程具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：所述dwconv模块的运行过程中逐通道卷积和逐点卷积的卷积核大小分别为和，其中，为高度，为宽度，为通道数，所述dwconv模块采用逐通道卷积对图像的每个通道的二维平面进行卷积操作，并将计算出大小为的特征作为逐点卷积...

【专利技术属性】
技术研发人员：张开文，年晓东，刘华，苏舟，姚俊峰，徐苒腾，李小宇，和莹，刘心琛，肖良正，赵翀，马辰辉，韩奇峻，付明超，付强，刘欣言，
申请(专利权)人：云南省交通科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：