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题名基于YOLOv8的车载红外目标检测改进算法研究
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作者
侯军
杨洁
邵凯青
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机构
西南林业大学机械与交通学院
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出处
《计量学报》
北大核心
2025年第2期167-176,共10页
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基金
云南省教育厅科学研究基金(0111723084,2024Y608)。
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文摘
针对车载红外图像检测中的目标相互遮挡和小尺度目标漏检问题,提出一种基于YOLOv8的车载红外目标检测改进算法(VITD-YOLO)。首先,在Neck网络中增加大尺寸特征网络预测层(S-layer),增强网络对于小目标的检测精度;其次,在Backbone网络中设计C2F-DA模块,利用offset轻量化结构增强模型对目标的局部特征感知能力,并结合3种不同尺度自注意力设计了动态卷积头检测模组(Dy-head),提高被遮挡和密集目标的定位和分类精度;最后,采用Focal-SIoU作为网络的损失函数,解决训练样本中行人车辆目标类别不均衡问题,并提高网络训练和推理能力。将该算法在FLIR红外数据集上测试,实验结果表明:VITD-YOLO具有良好的检测效果和鲁棒性,对小尺度目标检测精度更高;该算法的平均精度达到91.2%,比原算法提高了2.5%,召回率达到83.4%,比原算法提高3.2%。
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关键词
机器视觉
车载红外目标检测算法
YOLOv8
辅助驾驶
图像识别
c2f-da
Focal-SioU
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Keywords
machine vision
vehicle infrared target detection algorithm
YOLOv8
assisted driving
image recognition
c2f-da
Focal-SioU
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分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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