一种基于改进YOLOv8n的有雾环境无人机目标检测方法

本发明公开了一种基于改进的YOLOv8n有雾环境无人机目标检测方法，建立了一种高效、准确的雾天无人机检测方法。具体来说，YOLOv8n中引入全局上下文模块GCNet，增强网络对图像中长距离依赖关系的理解，提升雾天条件下的无人机小目标检测精度。通过在雾气天气条件下捕捉并标注无人机图像，并且对正常天气条件下的无人机图像进行雾气合成，构建了名为GUET‑UAV‑FOG的数据集，用以评估所提网络的性能。实验结果表明，该方法在实际应用中达到了较好的去雾目标检测效果。