Разработка и экспериментальная оценка метода обнаружения транспортных средств и пешеходов в дорожных сценах на основе модели YOLOv8

Abstract

В работе рассмотрены актуальные задачи компьютерного зрения в системах интеллектуального транспорта и автономного вождения, связанные с надежным обнаружением участников дорожного движения в сложных реальных условиях. Выделены основные ограничения традиционных методов детекции, а также проанализированы преимущества современных глубоких моделей. Обоснована актуальность разработки модифицированного алгоритма на основе YOLOv8 с интегрированным легковесным модулем внимания, направленного на повышение точности обнаружения малых и перекрытых объектов. Описана схема подготовки данных на основе наборов BDD100K и COCO, методы аугментации и организация процесса обучения. Представлена проработанная экспериментальная схема исследования, подтверждающая перспективность предложенного решения для практического применения в системах реального времени