基于改进YOLOv8的自动驾驶场景目标检测算法

作     者：杨磊 陈艳菲 李海鸣 石教兴 安培 YANG Lei;CHEN Yanfei;LI Haiming;SHI Jiaoxing;AN Pei

作者机构：武汉工程大学光学信息与模式识别湖北省重点实验室武汉430205 武汉工程大学电气信息学院武汉430205 华中科技大学电子信息与通信学院武汉430074 

基　　金：武汉工程大学研究生教育创新基金(CX2023547) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2025年第61卷第1期

页      码：131-141页

摘      要：针对自动驾驶场景遮挡目标和小目标检测困难问题,提出了FAN-YOLOv8n自动驾驶检测算法。设计了特征感受野融合模块(EFFVM),增强模型主干部分对局部特征的提取,提高模型对遮挡目标的检测能力;在模型头部增加了更浅特征层P2的检测头,提高模型对于小目标的检测效果;在模型颈部设计了特征指导模块(FGM)来融合浅层和深层的特征信息,使得两层之间能够更好地进行特征交互,让模型更关注细粒特征。提出了特征层融合模块(FLFM),融合多尺度特征层并进行特征增强,使模型能够自适应不同尺度目标的检测。实验结果表明,在SODA10M数据集和部分BDD100K数据集上,改进模型的mAP0.5对比原始YOLOv8n模型提升了7个百分点和6.5个百分点,适用于实际自动驾驶检测任务。

主 题 词：自动驾驶 YOLOv8n 小目标 遮挡目标 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2404-0044

馆 藏 号：203156505...