基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法

基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法1.內(nèi)容綜述隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測算法在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。行人檢測作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，對于自動(dòng)駕駛、智能監(jiān)控、安防監(jiān)控等場景具有至關(guān)重要的意義。在低光照環(huán)境下，行人檢測面臨著諸多挑戰(zhàn)，如光線不足導(dǎo)致的圖像模糊、行人特征難以提取等。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，研究人員不斷優(yōu)化和改進(jìn)現(xiàn)有的算法?；赮OLOv8算法的改進(jìn)版本應(yīng)運(yùn)而生，它在行人檢測方面展現(xiàn)出更高的精度和效率。本文首先概述了低光環(huán)境下的行人檢測背景及研究現(xiàn)狀，指出了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)和存在的問題。重點(diǎn)介紹了基于改進(jìn)YOLOv8算法的低光行人檢測算法。該算法通過一系列的技術(shù)創(chuàng)新和改進(jìn)，如增強(qiáng)特征提取能力、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、引入注意力機(jī)制等，有效提升了在低光照環(huán)境下的行人檢測性能。文章還將涉及該算法的具體實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、優(yōu)化策略等。通過與其他算法的對比分析，展示了該算法在性能上的優(yōu)勢及其在復(fù)雜環(huán)境下的實(shí)際應(yīng)用潛力。文章展望了未來低光行人檢測技術(shù)的發(fā)展方向以及可能的研究熱點(diǎn)。本文旨在為讀者提供一個(gè)關(guān)于基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法的全面概述，以便更好地理解其原理、應(yīng)用和發(fā)展前景。1.1背景與動(dòng)機(jī)隨著科技的進(jìn)步，人們的生活節(jié)奏日益加快，對安全的需求也越來越高。在許多場景中，如交通監(jiān)控、安全巡邏和智能視頻監(jiān)控等，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地檢測行人和車輛對于預(yù)防交通事故和保護(hù)人身安全具有重要意義。在低光環(huán)境下，傳統(tǒng)攝像機(jī)采集的圖像質(zhì)量會(huì)受到很大影響，導(dǎo)致行人檢測的準(zhǔn)確性降低。研究如何在低光環(huán)境下提高行人檢測的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著的成果，尤其在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測和跟蹤等方面表現(xiàn)出強(qiáng)大的性能。YOLOv8作為一種先進(jìn)的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法，已經(jīng)在多種場景下取得了良好的檢測效果。YOLOv8在低光環(huán)境下的性能仍有待提高。為了克服低光環(huán)境對行人檢測的影響，本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法。該算法旨在通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化訓(xùn)練策略以及利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來提高低光環(huán)境下行人檢測的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。通過本文的研究，我們期望為低光環(huán)境下行人檢測提供有效的解決方案。1.2研究目標(biāo)與意義隨著城市化進(jìn)程的加快，夜間行人安全問題日益凸顯。傳統(tǒng)的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法在低光環(huán)境下表現(xiàn)不佳，無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。研究一種高效、準(zhǔn)確的低光行人檢測算法具有重要的理論和實(shí)際意義。本研究旨在提出一種基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法，以提高夜間行人檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。改進(jìn)YOLOv8是一種針對低光環(huán)境優(yōu)化的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法，通過引入新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和訓(xùn)練策略等方法，有效提高了對低光環(huán)境下行人的檢測性能。本研究將對現(xiàn)有的低光行人檢測算法進(jìn)行分析，找出其存在的問題和不足之處。借鑒改進(jìn)YOLOv8的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)一種適用于低光環(huán)境的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提高行人檢測的準(zhǔn)確性。針對低光環(huán)境下的數(shù)據(jù)稀疏性和光照不均等問題，提出相應(yīng)的損失函數(shù)和訓(xùn)練策略，以增強(qiáng)模型的泛化能力。為了進(jìn)一步提高低光行人檢測算法的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，本研究還將探討多種優(yōu)化手段，如模型剪枝、量化等技術(shù)，以降低計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存占用。通過對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出算法的有效性和優(yōu)越性，為實(shí)際應(yīng)用提供一種高效、準(zhǔn)確的低光行人檢測解決方案。1.3文獻(xiàn)綜述在目前的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，低光照條件下的行人檢測具有極大的挑戰(zhàn)性和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。隨著深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，針對這一問題的研究逐漸增多。作為當(dāng)前最前沿的目標(biāo)檢測算法之一，YOLOv8以其快速檢測速度和較高準(zhǔn)確性受到了廣泛關(guān)注。但低光環(huán)境下的行人檢測問題仍然突出，基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法成為了研究的熱點(diǎn)。在文獻(xiàn)研究過程中，我們發(fā)現(xiàn)關(guān)于低光行人檢測的研究主要集中在兩個(gè)方面：算法改進(jìn)和光照增強(qiáng)技術(shù)。對于算法改進(jìn)方面，多數(shù)文獻(xiàn)集中在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)以及后處理等方面。YOLO系列算法由于其高效性和實(shí)時(shí)性，成為了研究的重點(diǎn)。最新的YOLOv8算法在目標(biāo)檢測領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)步，但其在低光照環(huán)境下的性能仍然有限。很多研究者著手對YOLOv8進(jìn)行針對性的改進(jìn)和優(yōu)化，例如網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的深化、注意力機(jī)制的引入以及融合其他檢測模型的策略等。這些改進(jìn)策略旨在提高算法在低光照環(huán)境下的魯棒性和準(zhǔn)確性。光照增強(qiáng)技術(shù)在低光行人檢測中也起著至關(guān)重要的作用，許多文獻(xiàn)探討了通過圖像增強(qiáng)技術(shù)來提升輸入圖像的亮度、對比度和色彩信息，從而改善檢測性能。這些技術(shù)包括直方圖均衡化、光照補(bǔ)償、圖像融合等。結(jié)合YOLOv8算法與這些光照增強(qiáng)技術(shù)，可以有效提高低光照環(huán)境下的行人檢測性能。還有一些文獻(xiàn)探討了融合多種策略的方法，即將算法改進(jìn)和光照增強(qiáng)技術(shù)相結(jié)合，旨在進(jìn)一步提高低光行人檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。這些融合方法綜合利用了多種技術(shù)的優(yōu)勢，有效彌補(bǔ)了單一策略的不足。基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。眾多文獻(xiàn)從不同角度探討了該問題的解決方案，為未來的研究提供了豐富的思路和方法。2.YOLOv8算法概述YOLOv8是一種先進(jìn)的實(shí)時(shí)行人檢測算法，它基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對圖像進(jìn)行特征提取和分類。作為YOLO系列算法的最新版本，YOLOv8在保持原有優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，針對低光環(huán)境下的行人檢測進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。更快的檢測速度：通過使用更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和硬件加速，YOLOv8實(shí)現(xiàn)了更快的檢測速度，滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求。更高的檢測精度：通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)，YOLOv8提高了對行人的檢測精度，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別不同姿態(tài)和遮擋程度的行人。更強(qiáng)的魯棒性：YOLOv8采用了多尺度預(yù)測和錨框技術(shù)，增強(qiáng)了算法對圖像中不同大小和形狀的行人的檢測能力。更好的適應(yīng)性：YOLOv8支持自定義數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練策略，可以根據(jù)具體場景和需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。在低光環(huán)境下，行人檢測的難度較大，因?yàn)楣饩€不足會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，使得行人特征變得不明顯。為了提高低光環(huán)境下行人檢測的性能，YOLOv8采取了以下措施：增強(qiáng)特征提取能力：通過使用更多的卷積層和通道，YOLOv8增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)對光照變化的適應(yīng)能力，從而在低光環(huán)境下提取到更豐富的行人特征。優(yōu)化損失函數(shù)：YOLOv8針對低光環(huán)境下的圖像特點(diǎn)，優(yōu)化了損失函數(shù)，使得模型更加關(guān)注于低光環(huán)境下的行人特征。多尺度預(yù)測：YOLOv8采用多尺度預(yù)測技術(shù)，可以在不同亮度條件下捕捉到更多的行人信息，提高檢測精度。錨框調(diào)整：在低光環(huán)境下，行人的尺寸和形狀可能會(huì)發(fā)生變化。YOLOv8通過自適應(yīng)地調(diào)整錨框，以更好地適應(yīng)不同尺寸和形狀的行人。YOLOv8算法為低光行人檢測提供了一種有效的解決方案，具有較高的檢測速度和精度，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用中的需求。2.1YOLOv8的發(fā)展歷程YOLOv8是基于改進(jìn)的YOLO系列算法的一種新型行人檢測方法。它在原有的YOLOv4和YOLOv5的基礎(chǔ)上進(jìn)行了優(yōu)化，以提高在低光環(huán)境下行人檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。YOLOv8的發(fā)展歷程可以追溯到其前身YOLOv4和YOLOv5的研究與實(shí)踐。YOLOv4(YouOnlyLookOncev是一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法，它采用了一種新穎的單階段檢測方法，即先進(jìn)行一次全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)的特征提取，然后再進(jìn)行兩階段的目標(biāo)定位和分類。這種方法在一定程度上提高了檢測速度，但在低光環(huán)境下的性能仍然有限。為了解決這一問題，研究者們開始著手開發(fā)YOLOv5(YouOnlyLookOncev,它在YOLOv4的基礎(chǔ)上進(jìn)行了多項(xiàng)改進(jìn)，包括引入新的損失函數(shù)、使用更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。盡管YOLOv5在很多場景下取得了較好的效果，但在低光環(huán)境下仍然面臨著挑戰(zhàn)。為了進(jìn)一步提高低光行人檢測的性能，研究者們開始關(guān)注改進(jìn)YOLOv8的設(shè)計(jì)。通過對YOLOv5的分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，他們發(fā)現(xiàn)了一些潛在的問題，如模型過擬合、欠擬合等。針對這些問題，研究人員提出了一系列改進(jìn)措施，包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型剪枝、正則化等。這些改進(jìn)使得改進(jìn)YOLOv8在低光環(huán)境下的表現(xiàn)得到了顯著提升，同時(shí)也為其他領(lǐng)域的目標(biāo)檢測任務(wù)提供了有益的啟示。2.2YOLOv8的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在行人檢測領(lǐng)域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其快速準(zhǔn)確的特點(diǎn)而受到廣泛關(guān)注。隨著版本的迭代更新，YOLOv8算法在性能上有了進(jìn)一步的提升。本節(jié)將重點(diǎn)介紹基于改進(jìn)YOLOv8算法中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)部分。YOLOv8作為YOLO系列的最新版本，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的最新研究成果，呈現(xiàn)出顯著的特點(diǎn)和優(yōu)勢。以下是關(guān)于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵要點(diǎn)：骨干網(wǎng)絡(luò)（BackboneNetwork）的優(yōu)化:YOLOv8采用了更加高效的骨干網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，旨在捕捉更多層次和更豐富的特征信息。這有助于提高網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜場景的適應(yīng)能力，特別是在低光照環(huán)境下捕捉行人的特征。特征融合與多尺度檢測:與之前的版本相比，YOLOv8進(jìn)一步改進(jìn)了特征金字塔或多尺度檢測機(jī)制。這意味著網(wǎng)絡(luò)可以在不同層次的特征圖上進(jìn)行檢測，從而更好地處理不同尺度的行人目標(biāo)。特別是在低光照環(huán)境中，行人目標(biāo)的尺寸差異較大，這一特點(diǎn)尤為重要。注意力機(jī)制的應(yīng)用:YOLOv8可能引入了注意力機(jī)制，例如卷積塊注意力（CBA）模塊等，來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)能力。通過關(guān)注對行人檢測重要的特征區(qū)域，進(jìn)而提高檢測準(zhǔn)確性和抗干擾能力。這在低光照條件下尤其有助于減少噪聲和背景干擾的影響。優(yōu)化輸出層與損失函數(shù):輸出層的改進(jìn)旨在提高定位精度和識(shí)別準(zhǔn)確性。通過優(yōu)化損失函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)可以更好地處理遮擋和模糊的情況，特別是在低光照環(huán)境中，這些細(xì)節(jié)對于行人檢測至關(guān)重要?？赡苓€有針對邊界框回歸的特定優(yōu)化，以進(jìn)一步提高檢測的準(zhǔn)確性。輕量化設(shè)計(jì):為了滿足實(shí)際應(yīng)用的需求，尤其是嵌入式系統(tǒng)和移動(dòng)設(shè)備的部署要求，YOLOv8可能采用輕量化設(shè)計(jì)策略。這包括使用更少的參數(shù)、更高效的計(jì)算模塊等，在保證性能的同時(shí)降低計(jì)算復(fù)雜性。這一設(shè)計(jì)特點(diǎn)有助于在資源有限的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的行人檢測任務(wù)。YOLOv8的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出持續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新設(shè)計(jì)的趨勢，這些改進(jìn)提高了在低光照條件下的行人檢測性能，特別是在提高準(zhǔn)確性、速度和實(shí)時(shí)性能方面展現(xiàn)出顯著的成果。通過對YOLOv8算法的進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化，有望為低光行人檢測領(lǐng)域帶來更大的突破和進(jìn)步。2.3YOLOv8的優(yōu)缺點(diǎn)分析在深入研究基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法之前，我們先來對YOLOv8進(jìn)行一番優(yōu)缺點(diǎn)分析。檢測速度快：YOLOv8采用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在處理輸入圖像時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)高效率的目標(biāo)檢測，能夠在短時(shí)間內(nèi)輸出檢測結(jié)果，滿足實(shí)時(shí)性要求。準(zhǔn)確度高：通過一系列的優(yōu)化和改進(jìn)措施，YOLOv8在精確度上得到了顯著提升，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別出圖像中的行人。適用場景廣泛：YOLOv8不僅適用于低光環(huán)境，還能適應(yīng)其他多種復(fù)雜場景，展現(xiàn)出強(qiáng)大的通用性和適應(yīng)性。計(jì)算資源需求大：盡管YOLOv8在檢測速度上有優(yōu)勢，但在運(yùn)行過程中需要消耗大量的計(jì)算資源，包括高性能的GPU等，這在大規(guī)模應(yīng)用場景中可能構(gòu)成挑戰(zhàn)。模型復(fù)雜度高：隨著模型復(fù)雜度的提升，YOLOv8的訓(xùn)練難度也相應(yīng)增加，需要更多的時(shí)間和精力來優(yōu)化和調(diào)整。對小目標(biāo)和遮擋目標(biāo)的檢測能力有待提高：雖然YOLOv8在檢測較大目標(biāo)時(shí)表現(xiàn)良好，但對于小目標(biāo)和被遮擋的目標(biāo)，其檢測性能仍有待進(jìn)一步提升。3.低光環(huán)境下的視覺挑戰(zhàn)在低光環(huán)境下進(jìn)行行人檢測是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)楣庹諚l件通常較差，導(dǎo)致圖像中的亮度分布不均勻。這使得傳統(tǒng)的行人檢測算法在低光環(huán)境中表現(xiàn)不佳，無法準(zhǔn)確地識(shí)別和定位行人。為了解決這一問題，本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法。改進(jìn)YOLOv8是一種針對低光環(huán)境優(yōu)化的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法，它采用了一些新的技術(shù)和策略來提高在低光環(huán)境下的性能。改進(jìn)YOLOv8引入了多尺度特征融合技術(shù)，通過在不同層次的特征圖上進(jìn)行特征提取和融合，提高了對不同光照條件下目標(biāo)的檢測精度。改進(jìn)YOLOv8采用了動(dòng)態(tài)錨框(DynamicAnchorBoxes)策略，根據(jù)輸入圖像的光照條件自動(dòng)調(diào)整錨框的大小和形狀，以適應(yīng)不同的場景。改進(jìn)YOLOv8還利用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等操作，增加模型的泛化能力，從而提高在低光環(huán)境下的行人檢測性能。本文提出的基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法針對低光環(huán)境下的視覺挑戰(zhàn)進(jìn)行了深入研究，通過引入多尺度特征融合、動(dòng)態(tài)錨框和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)，有效提高了行人檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。這將為行人安全管理、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供有力支持。3.1低光環(huán)境下的圖像特點(diǎn)在低光環(huán)境中，行人檢測面臨著諸多挑戰(zhàn)，其圖像特點(diǎn)顯著不同于正常光照環(huán)境?；诟倪M(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法，首先需要深入理解這些特點(diǎn)以便更有效地進(jìn)行算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化。光照不足：低光環(huán)境下，圖像的整體亮度較低，導(dǎo)致行人、道路、建筑物等目標(biāo)細(xì)節(jié)信息缺失或模糊。這種光照不足的情況使得目標(biāo)檢測算法難以準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的行人。噪聲干擾：由于缺乏足夠的光線，圖像中往往存在大量的噪聲。這些噪聲可能來自于相機(jī)自身的熱噪聲、環(huán)境噪聲等，它們會(huì)干擾行人檢測算法的準(zhǔn)確性。對比度降低：低光環(huán)境下的圖像往往呈現(xiàn)出對比度降低的特點(diǎn)。這意味著目標(biāo)行人與背景之間的界限變得模糊，使得算法在區(qū)分行人和背景時(shí)面臨困難。色彩失真：由于缺乏足夠的光線，圖像的顏色可能會(huì)出現(xiàn)失真，特別是在顏色對比強(qiáng)烈的場景中。這種色彩失真可能會(huì)影響算法對行人顏色的識(shí)別，進(jìn)而影響檢測的準(zhǔn)確性。3.2低光環(huán)境下行人檢測的難點(diǎn)光照強(qiáng)度不足：低光環(huán)境下，光源發(fā)出的光線強(qiáng)度較弱，導(dǎo)致圖像整體亮度偏低，使得行人的輪廓和面部特征難以被清晰地捕捉和識(shí)別。噪聲增加：由于光線不足，圖像中的噪聲成分會(huì)增加，包括噪點(diǎn)、反光和陰影等。這些噪聲因素會(huì)對行人檢測模型的準(zhǔn)確性和魯棒性產(chǎn)生負(fù)面影響。顏色信息減弱：低光環(huán)境會(huì)削弱圖像的顏色信息，使得行人皮膚、衣物和其他背景顏色的區(qū)分度降低，從而增加了識(shí)別的難度。動(dòng)態(tài)范圍壓縮：在昏暗的環(huán)境中，物體的亮度和對比度的動(dòng)態(tài)范圍會(huì)受到壓縮，導(dǎo)致一些原本清晰的細(xì)節(jié)丟失或變得模糊不清。為了克服這些難點(diǎn)，本研究提出了一種改進(jìn)的YOLOv8行人檢測算法，旨在利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和優(yōu)化策略，提高在低光環(huán)境下的檢測性能。3.3低光行人檢測的研究現(xiàn)狀隨著城市化進(jìn)程的加快，夜間行人活動(dòng)逐漸增多，低光環(huán)境下的行人檢測問題日益受到關(guān)注。基于深度學(xué)習(xí)的方法在行人檢測領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。YOLO系列算法(如YOLOvYOLOv6和YOLOv因其高度準(zhǔn)確和實(shí)時(shí)性而備受關(guān)注。這些算法在低光環(huán)境下的表現(xiàn)仍有待提高。為了解決低光行人檢測的問題，研究人員提出了許多改進(jìn)方法。引入多尺度特征融合技術(shù)，通過不同尺度的特征圖進(jìn)行信息互補(bǔ)，提高檢測器的泛化能力。采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等操作，增加樣本的多樣性，從而提高模型的魯棒性。還研究了光照不變性方法，通過在訓(xùn)練過程中引入光照變化對抗樣本，使模型具有更強(qiáng)的光照適應(yīng)性。結(jié)合語義分割信息，利用目標(biāo)類別之間的上下文關(guān)系提高檢測性能。盡管這些改進(jìn)方法在一定程度上提高了低光行人檢測的性能，但仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。低光環(huán)境下的光照條件復(fù)雜多變，導(dǎo)致模型對光照變化敏感；同時(shí)，行人在低光環(huán)境下的行為模式與白天有很大差異，這使得模型難以準(zhǔn)確識(shí)別行人。未來的研究需要繼續(xù)探索更有效的改進(jìn)方法，以提高基于YOLOv8的低光行人檢測算法的性能。4.改進(jìn)YOLOv8的策略與方法文檔段落：基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法之四：改進(jìn)YOLOv8的策略與方法在改進(jìn)YOLOv8算法的過程中，我們采用了多種策略以提高低光環(huán)境下的行人檢測性能。主要包括以下幾個(gè)方面：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化：針對YOLOv8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，以提高特征提取能力。通過增加深度、寬度或者引入新的網(wǎng)絡(luò)模塊來提升網(wǎng)絡(luò)性能。輕量化設(shè)計(jì)：為了在低光照環(huán)境下提高算法的計(jì)算效率和響應(yīng)速度，采用輕量化設(shè)計(jì)思想，在保證檢測精度的同時(shí)減少計(jì)算量和模型復(fù)雜度。特征融合策略：通過融合多尺度特征、引入注意力機(jī)制等手段增強(qiáng)模型對低光照環(huán)境下行人特征的提取能力。在改進(jìn)YOLOv8的具體方法上，我們進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的創(chuàng)新嘗試：引入自適應(yīng)閾值機(jī)制：針對低光照環(huán)境的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)自適應(yīng)閾值機(jī)制，以動(dòng)態(tài)調(diào)整檢測過程中的閾值參數(shù)，從而提高在低光照環(huán)境下的行人檢測準(zhǔn)確率?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法增強(qiáng)圖像亮度：通過深度學(xué)習(xí)方法對低光照圖像進(jìn)行預(yù)增強(qiáng)處理，提高圖像的對比度與亮度，為后續(xù)的行人檢測提供更清晰的圖像基礎(chǔ)。結(jié)合上下文信息優(yōu)化檢測框回歸：利用目標(biāo)周圍的上下文信息來優(yōu)化檢測框的回歸過程，提高檢測框的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。為了驗(yàn)證改進(jìn)YOLOv8算法在低光照環(huán)境下的有效性，我們在多種低光照數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，并采用了多項(xiàng)性能評估指標(biāo)對算法進(jìn)行了全面評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的YOLOv8算法在低光照環(huán)境下的行人檢測性能得到了顯著提升。4.1提高檢測精度的策略在低光環(huán)境下進(jìn)行行人檢測時(shí)，由于光照不足和圖像質(zhì)量下降，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法往往難以達(dá)到理想的檢測效果。為了解決這一問題，我們提出了一系列改進(jìn)措施，旨在提高基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法的檢測精度。為了有效應(yīng)對低光環(huán)境帶來的挑戰(zhàn)，我們首先通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來擴(kuò)充訓(xùn)練集。我們采用了以下策略：暗通道先驗(yàn)：對圖像進(jìn)行暗通道處理，去除圖像中的深色部分，從而增強(qiáng)暗部細(xì)節(jié)。直方圖均衡化：調(diào)整圖像的直方圖分布，使像素值更加均勻，有助于提升模型的性能。噪聲注入：在圖像中添加適量的噪聲，模擬低光環(huán)境下的視覺效果，增加數(shù)據(jù)的多樣性。在模型訓(xùn)練之前，我們還對輸入圖像進(jìn)行了預(yù)處理，包括歸一化、裁剪和縮放等操作，以減少計(jì)算量和提高模型的泛化能力。在改進(jìn)YOLOv8的基礎(chǔ)上，我們針對低光環(huán)境的特點(diǎn)進(jìn)行了以下優(yōu)化：深層特征保留：保留更多的深層特征圖，以便在低光環(huán)境中捕捉到更多的細(xì)節(jié)信息。自適應(yīng)錨框：根據(jù)圖像的實(shí)際大小動(dòng)態(tài)調(diào)整錨框的大小，以提高檢測的準(zhǔn)確性。為了進(jìn)一步提高檢測速度和精度，我們引入了緩存機(jī)制和調(diào)整損失函數(shù)：緩存機(jī)制：將中間層的特征圖緩存起來，用于后續(xù)推理階段，從而加速推理速度。損失函數(shù)調(diào)整：采用加權(quán)損失函數(shù)，對不同尺度的行人目標(biāo)賦予不同的權(quán)重，同時(shí)引入邊緣保護(hù)機(jī)制，避免目標(biāo)丟失或過擬合。4.2加速推理速度的方法使用輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：通過減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量和層數(shù)，可以降低計(jì)算量和內(nèi)存占用?？梢允褂肕obileNet、ShuffleNet等輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等操作，增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力和推理速度。數(shù)據(jù)增強(qiáng)還可以有效防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。分批處理：將輸入圖像分成多個(gè)小批次進(jìn)行預(yù)測，然后將各個(gè)批次的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行合并。這樣可以減少單次推理時(shí)的計(jì)算量，提高整體的推理速度。采用混合精度訓(xùn)練：通過將模型參數(shù)和梯度的數(shù)據(jù)類型從單精度(float轉(zhuǎn)換為雙精度(float,可以顯著降低計(jì)算量和內(nèi)存占用。由于雙精度計(jì)算相對于單精度計(jì)算具有更高的計(jì)算效率，因此混合精度訓(xùn)練可以在保證模型性能的同時(shí)提高推理速度。硬件加速：利用GPU、TPU等專用硬件進(jìn)行模型加速計(jì)算。這些硬件通常具有更高的計(jì)算能力和更低的功耗，可以顯著提高模型的推理速度。模型剪枝：通過移除模型中不重要的權(quán)重參數(shù)，可以降低模型的復(fù)雜度，從而提高推理速度。模型剪枝還可以有效地防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。4.3降低計(jì)算復(fù)雜度的技巧在低光環(huán)境下的行人檢測，尤其是在使用改進(jìn)型YOLOv8算法時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度的高低直接影響了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。為了提高檢測速度并降低系統(tǒng)資源消耗，針對計(jì)算復(fù)雜度的優(yōu)化至關(guān)重要。本節(jié)將詳細(xì)探討在實(shí)現(xiàn)基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法過程中，如何有效降低計(jì)算復(fù)雜度。為了提高算法的運(yùn)行效率，對YOLOv8模型進(jìn)行適當(dāng)簡化是必要的。這包括減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、優(yōu)化卷積核參數(shù)以及使用更高效的激活函數(shù)等。通過精簡模型結(jié)構(gòu)，可以在保證檢測精度的同時(shí)降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。在低光環(huán)境下進(jìn)行行人檢測時(shí)，采用輕量級網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以有效減少計(jì)算負(fù)擔(dān)?？梢酝ㄟ^使用深度可分離卷積、分組卷積等技術(shù)來降低模型參數(shù)數(shù)量，進(jìn)而減少計(jì)算量。還可以考慮使用模型壓縮技術(shù)來進(jìn)一步減小網(wǎng)絡(luò)模型的體積，提高運(yùn)行效率。在計(jì)算過程中，采用適當(dāng)?shù)乃惴▋?yōu)化策略可以顯著提高計(jì)算效率。利用并行計(jì)算技術(shù)，將部分計(jì)算任務(wù)分配給多個(gè)處理器核心或GPU加速卡并行處理，可以有效地降低總體計(jì)算時(shí)間。通過對算法本身的優(yōu)化，如使用更有效的檢測框回歸方法、減少冗余計(jì)算等，也能顯著降低計(jì)算復(fù)雜度。在檢測過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和后處理階段也會(huì)對計(jì)算復(fù)雜度產(chǎn)生影響。通過優(yōu)化這些階段的算法和流程，可以有效提高檢測速度。采用高效的圖像縮放、歸一化等預(yù)處理技術(shù)，以及優(yōu)化非極大值抑制（NMS）等后處理算法，都可以降低計(jì)算復(fù)雜度。通過模型簡化與優(yōu)化、輕量級網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化與并行計(jì)算利用以及數(shù)據(jù)預(yù)處理與后處理優(yōu)化等多方面的技巧，可以有效降低基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法的計(jì)算復(fù)雜度，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。5.改進(jìn)YOLOv8的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)在改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法的研究中，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。為了評估改進(jìn)算法的性能，我們采用了公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，并與現(xiàn)有方法進(jìn)行對比。實(shí)驗(yàn)過程中，我們首先對原始YOLOv8模型進(jìn)行了深入研究，分析了其優(yōu)缺點(diǎn)，并針對低光環(huán)境下的檢測問題提出了相應(yīng)的改進(jìn)策略。在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，我們增加了低光圖像的采集和標(biāo)注工作，以確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量。我們對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，提出了一種新的特征提取模塊，該模塊能夠更好地捕捉低光環(huán)境下的細(xì)節(jié)信息。我們還引入了注意力機(jī)制，使模型能夠關(guān)注到更重要的區(qū)域，從而提高檢測精度。在訓(xùn)練過程中，我們采用了遷移學(xué)習(xí)的方法，利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重作為初始權(quán)重，以加速模型的收斂速度。我們還對損失函數(shù)進(jìn)行了調(diào)整，引入了懲罰項(xiàng)以促進(jìn)預(yù)測框的準(zhǔn)確性。為了進(jìn)一步提高模型的泛化能力，我們在訓(xùn)練過程中還使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)裁剪、顏色變換等。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的YOLOv8模型在低光行人檢測任務(wù)上取得了顯著的性能提升。與其他方法相比，我們的模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1值等方面均達(dá)到了更高的水平。這些成果充分證明了改進(jìn)策略的有效性，為低光環(huán)境下行人檢測提供了新的解決方案。5.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備與處理在進(jìn)行行人檢測任務(wù)時(shí)，我們需要選擇一個(gè)合適的數(shù)據(jù)集來作為訓(xùn)練和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)來源。常用的行人檢測數(shù)據(jù)集有WIDERFACE、PEDestrian、CASIApedestrian等。本研究選擇了WIDERFACE數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗哂休^高的標(biāo)注質(zhì)量和較大的圖像規(guī)模，有利于提高算法的性能。為了提高模型的泛化能力，我們需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作。數(shù)據(jù)增強(qiáng)包括圖像翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪等操作。通過這些操作，我們可以模擬更多的實(shí)際場景，從而使得模型在不同的光照條件下都能取得較好的性能。為了方便模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證，我們需要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注和劃分。標(biāo)注是指為圖像中的行人對象添加邊界框和類別標(biāo)簽；劃分是指將數(shù)據(jù)集按照一定的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。在本研究中，我們采用了8的比例進(jìn)行劃分，即80的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，10的數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證，10的數(shù)據(jù)用于測試。為了滿足YOLOv8模型的需求，我們需要將WIDERFACE數(shù)據(jù)集的格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。我們需要將圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式，并調(diào)整圖像的大小以適應(yīng)YOLOv8模型的輸入尺寸。我們還需要將標(biāo)注信息轉(zhuǎn)換為YOLOv8模型所需的格式，包括類別標(biāo)簽、邊界框坐標(biāo)等。5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置與參數(shù)調(diào)優(yōu)硬件環(huán)境：為了充分發(fā)揮算法性能，實(shí)驗(yàn)采用了高性能計(jì)算機(jī)，配備有先進(jìn)的GPU以加速計(jì)算過程。軟件環(huán)境：基于Python編程語言和深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch或TensorFlow，搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境。選擇適用于低光行人檢測的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集中包含豐富的低光照條件下的行人圖像。設(shè)定訓(xùn)練周期（Epoch）：根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小和模型的復(fù)雜度，合理設(shè)定訓(xùn)練周期，以平衡模型的訓(xùn)練效果和計(jì)算成本。批處理大?。˙atchSize）：根據(jù)硬件條件和實(shí)驗(yàn)需求，選擇合適的批處理大小。學(xué)習(xí)率（LearningRate）：采用適當(dāng)?shù)膶W(xué)習(xí)率策略，如指數(shù)衰減、多項(xiàng)式衰減等，幫助模型更快地收斂。針對不同模塊（如特征提取、目標(biāo)框回歸、分類等）的參數(shù)進(jìn)行細(xì)致調(diào)整。結(jié)合模型的性能表現(xiàn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，如在驗(yàn)證集上表現(xiàn)不佳時(shí)，適時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)率或優(yōu)化器。對于低光照條件下的行人檢測，額外關(guān)注在昏暗環(huán)境下的檢測表現(xiàn)，如使用特殊的評價(jià)指標(biāo)來衡量低光照下的檢測性能。5.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析在本章節(jié)中，我們將詳細(xì)展示改進(jìn)YOLOv8低光行人檢測算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并對其進(jìn)行分析。我們對比了改進(jìn)前后的YOLOv8模型在低光環(huán)境下的檢測性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1值等評價(jià)指標(biāo)上均有顯著提升。改進(jìn)方法通過引入更復(fù)雜的特征提取網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)調(diào)整的損失函數(shù)，有效地提高了模型對低光環(huán)境的適應(yīng)性。我們對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的分析，通過對不同光照條件下的圖像進(jìn)行標(biāo)注和分類，我們發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的模型在低光環(huán)境下能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別行人。我們還對遮擋、模糊和多行人等復(fù)雜場景進(jìn)行了測試，結(jié)果表明改進(jìn)后的模型在這些場景下仍能保持較高的檢測性能。為了進(jìn)一步驗(yàn)證改進(jìn)后模型的有效性，我們還與其他主流的低光行人檢測算法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)后的YOLOv8模型在各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于其他算法，證明了其在低光行人檢測領(lǐng)域的優(yōu)越性。我們總結(jié)了改進(jìn)YOLOv8低光行人檢測算法的優(yōu)勢和不足。改進(jìn)后的模型具有更高的檢測準(zhǔn)確率和更強(qiáng)的魯棒性；不足方面，模型在處理極端低光環(huán)境和多尺度目標(biāo)時(shí)仍需進(jìn)一步提高。針對這些不足，我們將繼續(xù)深入研究并尋求有效的解決方案。6.結(jié)果展示與分析我們將詳細(xì)介紹基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，并對結(jié)果進(jìn)行深入的分析。我們通過一系列圖像和圖表來展示算法的性能，這包括在不同光照條件下的行人檢測示例圖像，以及算法對于不同場景（如靜態(tài)場景、動(dòng)態(tài)場景、復(fù)雜背景等）的適應(yīng)性展示。通過這些直觀的展示，可以清晰地看到算法在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。為了更系統(tǒng)地評估算法性能，我們采用了一些常用的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Precision）、召回率（Recall）、交并比（IoU）以及幀率（FPS）等，對算法進(jìn)行了量化分析。通過與原YOLOv8算法以及其他主流檢測算法的對比，我們的改進(jìn)算法在各項(xiàng)評估指標(biāo)上均取得了顯著的提升。特別是在低光照條件下，行人檢測的準(zhǔn)確率有了明顯的提高。我們將改進(jìn)YOLOv8算法與其他先進(jìn)的檢測算法進(jìn)行了對比，包括DarkNet、FasterRCNN等。通過對比實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)我們的算法在復(fù)雜背景和不同光照條件下均表現(xiàn)出較好的魯棒性。特別是在低光照環(huán)境下，我們的算法能夠有效降低誤檢和漏檢率，提高行人檢測的準(zhǔn)確性。我們的改進(jìn)算法主要聚焦于低光條件下的行人檢測，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、引入新的特征提取模塊以及改進(jìn)損失函數(shù)等方法，提高了算法在低光照環(huán)境下的檢測性能。我們的算法還具有較強(qiáng)的通用性，可以適用于不同的場景和復(fù)雜背景。盡管我們的算法在低光行人檢測方面取得了顯著成果，但仍存在一些局限性，如在極端低光照條件下性能可能有所下降，以及對于快速移動(dòng)的行人檢測的實(shí)時(shí)性仍需進(jìn)一步優(yōu)化。我們將繼續(xù)研究更高效的特征提取方法，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提高算法在極端條件下的檢測性能。我們還將探索引入新的技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)模型的壓縮技術(shù)，以提高算法的實(shí)時(shí)性和在實(shí)際應(yīng)用中的部署效率。本章節(jié)詳細(xì)介紹了基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法的結(jié)果展示與分析。通過直觀的展示、量化分析、對比分析以及特性分析和未來工作的展望，我們對算法的性能有了全面的了解。6.1檢測效果可視化在節(jié)中，我們將深入探討基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法的性能評估，并通過一系列的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來展示其有效性。我們會(huì)介紹如何使用可視化工具來清晰地展示檢測結(jié)果，包括行人的位置、大小以及置信度等信息。這些可視化結(jié)果將有助于我們更直觀地理解算法在不同光線條件下的表現(xiàn)。我們將采用圖像分割技術(shù)，將檢測到的行人從背景中分離出來，并以鮮艷的顏色標(biāo)記，以便于觀察者可以迅速識(shí)別出每個(gè)行人的位置。我們還會(huì)提供不同分辨率的圖像版本，以滿足不同場景下的分析需求。為了進(jìn)一步驗(yàn)證改進(jìn)算法的性能，我們還將與現(xiàn)有的低光行人檢測方法進(jìn)行對比。這包括在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的定量評估，例如準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)；以及在實(shí)際應(yīng)用場景中的定性分析，如監(jiān)控視頻中的實(shí)時(shí)檢測效果。通過這些詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)和可視化結(jié)果，我們可以得出基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法在低光環(huán)境下具有顯著的優(yōu)勢，能夠有效地提高檢測的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為實(shí)際應(yīng)用提供可靠的解決方案。6.2檢測準(zhǔn)確率與召回率分析在低光環(huán)境下進(jìn)行行人檢測時(shí)，準(zhǔn)確率和召回率是兩個(gè)至關(guān)重要的評價(jià)指標(biāo)。為了深入分析我們改進(jìn)的YOLOv8算法在這兩方面的性能，我們采用了權(quán)威的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，并與現(xiàn)有的先進(jìn)方法進(jìn)行了對比。我們觀察到了在低光條件下，傳統(tǒng)YOLOv8算法的準(zhǔn)確率和召回率都存在一定的局限性。這主要是由于低光環(huán)境下的圖像亮度較低，導(dǎo)致目標(biāo)物體與背景的對比度不足，從而增加了檢測的難度。為了解決這一問題，我們在改進(jìn)的YOLOv8算法中引入了自適應(yīng)亮度調(diào)整機(jī)制，以及針對低光環(huán)境的特定噪聲濾波策略。這些改進(jìn)使得算法能夠更好地適應(yīng)低光環(huán)境下的圖像特點(diǎn)，提高了檢測的準(zhǔn)確性。在檢測準(zhǔn)確率方面，我們通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和學(xué)習(xí)率，使得模型在低光環(huán)境下的訓(xùn)練更加穩(wěn)定，減少了過擬合的風(fēng)險(xiǎn)。我們還優(yōu)化了數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，增加了對低光環(huán)境的模擬，從而提高了模型的泛化能力。在召回率方面，我們通過改進(jìn)的目標(biāo)檢測框架，增強(qiáng)了模型對于微小目標(biāo)的檢測能力。我們還利用了并行計(jì)算技術(shù)，加快了模型的推理速度，從而在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)，提高了召回率。6.3與其他方法的比較在節(jié)中，我們將深入探討基于改進(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法與現(xiàn)有先進(jìn)方法之間的性能比較。通過一系列實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，我們旨在揭示所提出方法在低光環(huán)境下行人檢測方面的顯著優(yōu)勢。我們選取了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法如Haar特征結(jié)合Adaboost算法、基于深度學(xué)習(xí)的方法如FasterRCNN和SSD等作為對比基準(zhǔn)。這些算法在處理不同場景下的目標(biāo)檢測任務(wù)時(shí)均表現(xiàn)出良好的性能，但它們在低光環(huán)境下的檢測效果仍存在一定的局限性。我們還關(guān)注到改進(jìn)的YOLOv8算法在處理遮擋、模糊和低質(zhì)量圖像等方面的能力。通過與其他方法的對比，我們發(fā)現(xiàn)該方法在這些復(fù)雜場景下的檢測性能同樣具有競爭力，進(jìn)一步證明了其在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和可行性?；诟倪M(jìn)YOLOv8的低光行人檢測算法在多個(gè)方面相較于現(xiàn)有方法取得了顯著的改進(jìn)和提升。這些優(yōu)勢使得該算法在低光環(huán)境下行人檢測任務(wù)中具有廣泛的應(yīng)用前景和巨大的潛力。7.總結(jié)與展望本論文針對低光環(huán)境下的行人檢測問題，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8的算法。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，我們成功地提高了在低光條件下對行人的檢測精度和速度。我們對傳統(tǒng)的YOLOv8算法進(jìn)行了深入的研究和分析，找到了其在低光環(huán)境下性能下降的原因。結(jié)合最新的深度學(xué)習(xí)理論和技術(shù)，我們對YOLOv8算法進(jìn)行了改進(jìn)，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、損失函數(shù)調(diào)整以及訓(xùn)練策略改進(jìn)等方面。這些改進(jìn)使得我們的算法在低光環(huán)境下具有更好的檢測效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的YOLOv8算法相比，我們提出的改進(jìn)算法在低光條件下的檢測準(zhǔn)確率有了顯著提高，同時(shí)檢測速度也得到了保證。這對于實(shí)際應(yīng)用中的低光環(huán)境監(jiān)控和行人安全具有重要意義。盡管我們已經(jīng)取得了一定的成果，但低光行人檢測仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。未來的工作可以從以下幾個(gè)方面展開：一是進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高算法的檢測