高精度YOLOv8算法在交通标志检测中的应用与设计.docx

高精度YOLOv8算法在交通标志检测中的应用与设计

目录

高精度YOLOv8算法在交通标志检测中的应用与设计（1）．．．．．．．．．．4

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

高精度YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1YOLOv8算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2算法特点及优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3与传统交通标志检测算法对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

交通标志检测应用需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1交通标志检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2检测场景与数据特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3检测精度与速度的要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

YOLOv8算法在交通标志检测中的应用设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1.2数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1.3数据归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.1网络层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.2损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2.3激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.3检测模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.3.1训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.3.2超参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.3.3模型评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.4实时检测与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.4.1实时检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.4.2检测结果后处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.4.3性能优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.1实验设置与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.2.1检测精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.2.2检测速度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

5.2.3检测效果可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.3结果讨论与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．