基于改進YOLOv8s的惡劣天氣車輛行人檢測方法

摘要： 針對惡劣天氣條件下攝像頭捕獲圖像時存在圖像模糊以及光照分布不均等問題，導(dǎo)致了場景對比度的下降，進而增加了在圖像中區(qū)分檢測目標與背景的難度。為了提高在惡劣天氣環(huán)境下車輛和行人的檢測能力，本文提出了一種改進的YOLOv8s算法。首先，本文在YOLOv8s算法的基礎(chǔ)上，利用可擴張殘差結(jié)構(gòu)對主干網(wǎng)絡(luò)中的C2F模塊進行了優(yōu)化，增強了模型對環(huán)境變化的適應(yīng)能力。同時，在主干網(wǎng)絡(luò)的SPPF模塊...