基于改進(jìn)YOLOv8s的惡劣天氣車(chē)輛行人檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)惡劣天氣條件下攝像頭捕獲圖像時(shí)存在圖像模糊以及光照分布不均等問(wèn)題，導(dǎo)致了場(chǎng)景對(duì)比度的下降，進(jìn)而增加了在圖像中區(qū)分檢測(cè)目標(biāo)與背景的難度。為了提高在惡劣天氣環(huán)境下車(chē)輛和行人的檢測(cè)能力，本文提出了一種改進(jìn)的YOLOv8s算法。首先，本文在YOLOv8s算法的基礎(chǔ)上，利用可擴(kuò)張殘差結(jié)構(gòu)對(duì)主干網(wǎng)絡(luò)中的C2F模塊進(jìn)行了優(yōu)化，增強(qiáng)了模型對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)能力。同時(shí)，在主干網(wǎng)絡(luò)的SPPF模塊... （共8頁(yè)）