应用于智能车灯自闭环的感知检测算法
徐健
刘宇
常州星宇车灯股份有限公司,江苏 常州 213022
摘要：智能车灯自闭环要求丰富的车身前方环境感知结果,同时需要满足实时性、高准确率、低漏(误)检率等要求,基于此,提出了一种基于YOLOv8n的轻量级检测算法模型YOLOv8-Brake Light(YOLOv8-BL).该方法通过增加通道注意力机制Squeeze-and-Excitation(SE)模块,自适应地提高模型提取复杂环境目标特征的能力;同时,在Conv模块中引入轻量化卷积,用GSConv模块代替普通卷积,有效地减少了模型计算量;在GSConv模块的基础上,设计了单一聚合模块VoV-GSCSPC来优化模型结构,以达到更高的模型性能.实验结果表明,YOLOv8-BL模型在私有数据集上的mAP@0.5 指标比YOLOv8n模型更高,提高了 3.9%,计算量降低至 7.6 GFLOPs.提出的YOLOv8-BL模型可以在边缘端有效完成智能车灯感知任务,具有较好的实际应用价值.
关键词：夜间感知车灯自闭环通道注意力YOLOv8
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-10-25
在线出版日期：2025-11-10（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 71-75,79 )
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