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申请/专利权人：云南省交通科学研究院有限公司

摘要：本发明涉及热红外交通目标检测技术领域，且公开了一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法及设备。该基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法收集交通场景下的热红外图像数据；基于Ak_C2f模块、MBConv模块、GAM模块和Shape‑IoU损失函数对YOLOv8网络模型进行改进，得到改进YOLOv8热红外交通目标检测模型；将收集的热红外数据集输入至改进的YOLOv8网络模型进行训练，得到权重文件；利用获得的权重文件对测试集进行测试，得到测试集中各个目标类别的锚框和置信度。在极端天气覆盖的交通场景下，既可以确保交通检测任务的实时性，也能够准确对目标类别进行识别，提升了目标检测的鲁棒性。

主权项：1.一种基于改进YOLOv8的热红外交通目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取预设场景下交通实景图像并搭建数据集，并按比例将数据集划分为训练集和测试集；S2、基于Ak_C2f模块、MBConv模块、GAM模块和Shape-IoU损失函数对YOLOv8网络模型进行改进，得到改进YOLOv8热红外交通目标检测模型，具体改进步骤如下：S2.1、将YOLOv8网络中的C2f模块替换为Ak_C2f模块，所述Ak_C2f模块包括Ak_Bottleneck模块；S2.2、将标准Conv模块替换为MBConv模块，所述MBConv模块由DWConv模块和SE模块组成；S2.3、在YOLOv8网络模型的主干网络中SPPF模块前增加GAM模块，所述GAM模块包括两个部分：通道注意力子模块和空间注意力子模块；S2.4、将YOLOv8网络模型中boxLoss模块内的CIoU损失函数和DFL损失函数均替换为Shape-IoU损失函数；所述改进后的YOLOv8热红外交通目标检测模型的主干网络包括依次连接的两个MBConv模块、Ak_C2f模块、MBConv模块、Ak_C2f模块、MBConv模块、Ak_C2f模块、MBConv模块、Ak_C2f模块、GAM模块和SPPF模块；所述改进后的YOLOv8热红外交通目标检测模型的Neck层包括由Concat模块、Ak_C2f模块、MBConv模块组成的两条相同支路、一条由Concat模块、Ak_C2f模块、Upsample模块组成的支路和一条由Concat模块、Ak_C2f模块组成的支路；所述改进后的YOLOv8热红外交通目标检测模型的检测头包括三个检测单元，每个检测单元分为两路，一路依次连接CBS模块、Conv2d模块和BboxLoss模块，另一路依次连接CBS模块、Conv2d模块和ClsLoss模块，其中，BboxLoss模块内的CIoU损失函数和DFL损失函数由Shape-IoU损失函数替换S3、将训练集输入至改进YOLOv8热红外交通目标检测模型进行训练，并输出权重文件；S4、利用权重文件对测试集进行测试，得到每张测试集图像中各个目标类别的锚框和置信度。

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