【目的】针对城市复杂环境下的车辆难识别问题,提出了基于YOLOv8n(you only look once version 8n)的改进模型DB-YOLOv8n(deformable block YOLOv8n)。【方法】首先在颈部网络融合通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和改进加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN),以增强在昏暗光线下的车辆检测性能及对多尺度图像的处理能力,特别是对远处或部分遮挡的车辆;其次在主干网络引入可变型卷积(deformable convolutional networks,DCN),以增强模型对不同尺寸车辆的适应性;最后使用精确边界框回归的高效交并比损失函数(focal and efficient intersection over union loss,Focal-EIOU loss)替换高效交并比(efficient intersection over union,EIOU),进一步提升模型的稳定性。【结果】DB-YOLOv8n在自制车辆数据集上相比YOLOv8n,平均精度、精度和召回率分别提高了3.2%、3%和2%。【结论】本研究结果能为提高车辆检测的精确度提供理论参考。
