一种基于改进YOLOv8n的交通目标检测方法及系统

本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的交通目标检测方法及系统，涉及自动驾驶和辅助驾驶技术领域，该方法包括：获取初始驾驶视频图像，划分为训练图像和待测图像；对现有的YOLOv8n模型进行改进以得到改进YOLOv8n模型，改进包括：将YOLOv8n模型中的C2f替换为StarDR_C2f，将YOLOv8n模型中的SPPF替换为具有大核条带卷积的SPPF‑LSKA，将YOLOv8n模型中的分类头进行轻量化处理，在YOLOv8n模型中加入轻量化下采样SCDown，在YOLOv8n模型中加入部分自注意力PSA；使用训练图像对改进YOLOv8n模型进行迭代优化训练，得到改进YOLOv8n的交通目标检测模型；将待测图像输入改进YOLOv8n的交通目标检测模型进行检测，输出交通目标检测结果。该方法能够提高自动驾驶和辅助驾驶技术领域中交通目标检测的准确率和效率。