摘 要

本文主要研究了在现代城市交通环境中，由于目标种类繁杂、尺度差别较大、环境比较复杂等特点，给实时检测性能提出的要求。建立一个基于YOLOv8的多目标检测系统，以达到在复杂的环境中提高对于行人、车辆等主体目标检测的效果。所设计出的技术方案一方面可以提高自动驾驶的感知能力，另一方面也可以给智能化交通管理系统提供重要的支持，从理论上讲具有一定的创新性，并且有着广阔的应用前景。

选择了各种气象条件和光照强度的交通场景来构建数据集，并添加了道路交通标志、行人和机动车要素到该数据集之中。为了提高模型的普适性、稳定性，用Mosaic数据增强法、Mixup混合训练法、HSV颜色空间映射法对原始数据进行预处理。在此基础上利用YOLOv8目标检测框架建立神经网络结构，用参数优化的方法提高其性能。当置信度设为0.25时，可以得到如下结果。从图2-6中可以看出，本实验模型对于车辆和行人定位的精度较高。

目　录

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与论文结构

2 相关技术和原理

2.1 卷积神经网络

2.1.1卷积层

2.1.2池化层以及全连接

2.2 深度学习的目标检测算法

2.2.1两阶段目标检测算法

2.2.2一阶段目标检测算法

2.3 YOLOv8算法

2.3.1 YOLOv8算法原理

2.3.2 YOLOv8网络结构

3 基于YOLOv8的交通目标检测模型设计

3.1 交通目标检测任务分析

3.2 数据预处理与增强策略

3.3 模型训练环境

3.4 模型训练过程分析

4 交通目标检测系统设计与实现

4.1 系统需求分析

4.2 系统总体架构设计

4.3 功能模块设计

4.4 界面设计与交互实现

5 系统测试与结果分析

5.1 精度测试分析

5.2 实时性测试分析

6 总结与展望

致 谢

1 绪论

在城市化进程不断推进的背景之下，交通环境越来越复杂，参与主体数量也越来越大。传统的人工为主导的道路目标检测方法由于效率低、反应慢等原因，在实时性要求比较高的交通标志识别、行人和车辆的监测等任务上显得力不从心。在这种情况下，基于深度学习的YOLOv8算法用改进的网络结构（多级特征融合、改进后的边界框回归策略等），获得了比原来的YOLOv8算法更高的检测精度和更快的推断速度，具有很强的跨尺度目标检测能力，已经成为解决复杂道路交通问题的一种主要的技术方案之一。本文采用YOLOv8做主要工具，构建起一个集成化的目标检测系统来评价它的多场景泛化能力和多任务协作框架的潜力。

2 相关技术和原理

本文基于卷积神经网络开展研究，依托卷积、池化、全连接层完成图像特征提取与优化。主流深度学习目标检测算法分为两阶段与一阶段两类，兼顾检测精度与速度。选用最新YOLOv8算法，通过优化骨干网络、特征融合及解耦检测头结构，平衡检测精度与运算速度，适配复杂场景实时目标检测需求。

3 基于YOLOv8的交通目标检测模型设计

模型初始训练阶段，分类损失、边框回归损失均有明显的下降，说明模型已经可以得到目标外观特征和空间位置的信息。迭代次数增多的时候，两类损失的增长速度越来越慢，表示模型正在慢慢集中到高阶语义特征的细微修正上。

图3-3 模型训练损失曲线

5 系统测试与结果分析

图片检测模式是对单张静态图像进行处理的过程，包括图像采集、预处理、模型推理、最后展示等几个部分。该模式避开了解析视频流逐帧的技术需求，大大减小了操作的步骤以及所占用的资源。

图5-2 YOLOv8模型交通标志识别系统的单帧图像检测

6 总结与展望

本文利用YOLOv8深度学习框架，给出一个融合交通标志识别和人车检测两种功能的综合解决方案。研究内容由理论推导、网络结构设计、模块化集成和实验性能评价这四个部分组成。在研究智能交通系统联合检测技术的应用价值的时候，主要从它对于交通安全管控效能的改善意义以及其实现的可能性两方面来论述。