改進(jìn)YOLOv8n的塵霧環(huán)境下目標(biāo)檢測算法

主題詞：自動(dòng)駕駛目標(biāo)檢測注意力機(jī)制多尺度特征融合塵霧環(huán)境中圖分類號：U469.6；TP242.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI： 10.19620/j.cnki.1000-3703.20240036

ImprovedYOLOv8n ObjectDetection AlgorithminDust andFogEnvironment

WangZiyu’，ZhangJiancheng2，LiuYuansheng2 （1.Scholof UrbanRail TransitandLogistics，Beijing Union University，Beijing1Oo101;2.Schoolof Robotics， Beijing Union University，Beijing100101）

【Abstract】To address the issues of missed detections，1 detections and lowaccuracy in detecting smalland distant objects underadverse conditions such as dustand haze，this paper proposestheEPM-YOLOv8object detection algorithm.The Eficient ChannelAtention （ECA）moduleisintegratedintotheC2f moduleof theYOLOv8nalgorithm，enablingthebackbone network to focus more effectivelyonshallowandsmallrobjectfeatures.Byadding anadditional detectionlayeranddesigning a multi-dimension feature fusion architecture，the model'sability to extracttarget featuresandits detectionaccuracyare significantlyimproved.Furthermore，alossfunctionbasedontheMinimumPointDistance IntersectionoverUnion（MPDIoU） is employedtoenhance theprecisionofboundingboxregresion.ExperimentalresultsdemonstratethattheEPM-YOLOv8model achieves a precision ratio of 83.6% and a detection accuracy of 76.8% ，exhibiting superior detection performance under challenging conditions such as haze and dust.

Key Words：Autonomous driving，Object detection，Attention mechanism，Multi-scale feature fusion，Dusty and foggy environment

【引用格式】王子鈺，張建成，劉元盛.改進(jìn)YOLOv8n的塵霧環(huán)境下目標(biāo)檢測算法[J].汽車技術(shù)，2025（6）：1-7. WANGZY，ZHANGJC，LIUYS.ImprovedYOLOv8n Object DetectionAlgorithminDustandFog Environment[J]. Automobile Technology，2025（6）： 1-7.

1前言

在塵霧環(huán)境中，圖像模糊、質(zhì)量下降導(dǎo)致有效特征提取困難，目標(biāo)檢測任務(wù)易出現(xiàn)精度降低、錯(cuò)檢和漏檢等問題。因此，提高揚(yáng)塵、霧霾等惡劣環(huán)境下的目標(biāo)檢測精度對于自動(dòng)駕駛場景應(yīng)用至關(guān)重要。

為了解決復(fù)雜惡劣環(huán)境下的目標(biāo)檢測問題，Liu等提出圖像自適應(yīng)YOLO（Image-Adaptive YOLO，IA-YOLO），通過引入可微圖像處理模塊，并與YOLOv3聯(lián)合實(shí)現(xiàn)檢測。但該方法需要額外的圖像增強(qiáng)和復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整，增加了計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性壓力。Qiu等]基于圖像去霧和圖像增強(qiáng)提高了圖像質(zhì)量，但預(yù)處理階段存在噪聲，并且額外的處理步驟降低了實(shí)時(shí)檢測性能。郭迎等3構(gòu)建了一個(gè)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像增強(qiáng)與目標(biāo)檢測的端到端網(wǎng)絡(luò)，在跨域檢測中表現(xiàn)較好，但其計(jì)算復(fù)雜度較高，限制了應(yīng)用場景。

目前，塵霧環(huán)境目標(biāo)檢測任務(wù)的檢測精度有一定提升，但多依賴于去霧和圖像增強(qiáng)方法，且該方法對圖像背景要求較嚴(yán)苛，很難滿足實(shí)時(shí)性需求。因此，本文提出了EPM-YOLOv8的目標(biāo)檢測算法，通過引入高效通道注意力（EfficientChannelAttention，ECA）機(jī)制，設(shè)計(jì)多尺度特征融合算法，增強(qiáng)模型對不同目標(biāo)特征的表征能力。經(jīng)過消融試驗(yàn)及對比試驗(yàn)，證明本文方法的有效性。

2改進(jìn)算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.1 網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)

為了提升塵霧環(huán)境下模型的目標(biāo)檢測性能，本文基于YOLOv8n改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中，主干網(wǎng)絡(luò)中淺層部分的C2f模塊引入ECA注意力機(jī)制，形成C2f_ECA模塊，增強(qiáng)骨干網(wǎng)絡(luò)對淺層較小目標(biāo)特征的關(guān)注能力；通過增加目標(biāo)檢測層，并設(shè)計(jì)多尺度特征融合架構(gòu)，提高網(wǎng)絡(luò)對不同尺度目標(biāo)的特征提取能力；采用最小點(diǎn)距離交并比（MinimumPointDistanceIntersectionoverUnion，MPDIoU）損失函數(shù)優(yōu)化目標(biāo)框回歸，提高檢測精度。

2.2 特征提取

YOLOv8模型主干網(wǎng)絡(luò)能夠獲取信息豐富的高階語義，但很難識別低分辨率塵霧圖像中目標(biāo)的位置信息。因此，通過將ECA注意力引入C2f模塊中，增強(qiáng)特征提取能力，C2f_ECA模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

ECA為輕量注意力機(jī)制，不會(huì)增加模型復(fù)雜度。首先，對輸人特征圖 X∈R^W×H×C 進(jìn)行平均池化：

式中： W，H 分別為特征圖的寬度和高度， C 為通道數(shù)， X_ij 為輸人特征圖在通道的第 （i，j） 個(gè)像素點(diǎn)的值。

卷積核k根據(jù)輸入圖像的通道數(shù)自適應(yīng)決定，感受野隨著通道數(shù)變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。鑒于線性函數(shù)表征關(guān)系有限，網(wǎng)絡(luò)通道數(shù) c 通常為2的整次冪，所以 k 與C 間非線性映射關(guān)系為：

式中：l |_odd|_odd 為距點(diǎn)最近的奇數(shù)， γ，b 分別為簡單線性映射的比例系數(shù)和常量。

通過Sigmoid函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，逐個(gè)通道特征加權(quán)求和，得到加權(quán)后特征圖 ，完成跨通道的信息交互。

由于塵霧環(huán)境中，圖像的特征信息所占像素點(diǎn)較少，所以在YOLOv8主干網(wǎng)絡(luò)中，第一層和第二層的C2f模塊的特征層加入ECA，提升獲取特征淺層信息的能力，進(jìn)一步提高模型對于塵霧干擾的低質(zhì)量圖像檢測精度。C2fECA在非線性映射下，高維通道特征交互范圍更大，低維通道特征的交互作用較小。

2.3特征融合

在連續(xù)下采樣過程中，特征圖的分辨率逐漸降低，模糊小目標(biāo)的特征表征能力明顯減弱，導(dǎo)致檢測效果不佳。原始YOLOv8的路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（PathAggregationNetwork，PANet采用自底向上和自頂向下路徑聚合進(jìn)行多尺度特征融合，見圖3a，但自底向上特征融合階段的輸人特征缺少骨干中原始輸出特征映射。根據(jù)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)5（BidirectionalFeaturePyramidNetwork，BiFPN）的融合特點(diǎn)，見圖3b，使用交叉融合可以有效去除對特征融合未產(chǎn)生貢獻(xiàn)的節(jié)點(diǎn)，相同尺度下可融合更多特征，實(shí)現(xiàn)更高級別的特征融合。

由于檢測模型難以有效學(xué)習(xí)塵霧環(huán)境的目標(biāo)特征，僅在YOLOv8模型最后3個(gè)C2f模塊中添加特征檢測層，如圖4所示。通過在較淺的特征圖中添加一個(gè)額外的特征預(yù)測層，增強(qiáng)對淺層特征的利用，從而提升模型的特征提取能力和小目標(biāo)檢測性能。

對于受塵霧干擾的特征信息較少的目標(biāo)檢測問題，通過設(shè)計(jì)添加一個(gè)目標(biāo)檢測層來檢測目標(biāo)信息較淺的特征圖，并融合到特征融合網(wǎng)絡(luò)中。然而，僅在網(wǎng)絡(luò)中保留額外的淺層語義信息會(huì)導(dǎo)致深層語義信息一定程度的丟失，所以本研究在增加額外的特征預(yù)測層的基礎(chǔ)上，采用跨尺度連接的方法，在不增加計(jì)算成本的情況下融合更多的特征信息，進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)檢測性能。

2.4損失函數(shù)

YOLOv8將完整的交并比（CompleteIntersectionoverUnion，CIoU）損失作為邊界損失：

式中： ρ（b，b^g），n_IoU 分別為預(yù)測框和真實(shí)框間歐氏距離和交并比， c² 為預(yù)測框和真實(shí)框間最小外聯(lián)矩形框的對角線距離， σ_v 為正平衡參數(shù)， ω，h 分別為圖像的寬度和高度。

CIoU損失雖然引入橫縱比，但未考慮相同橫縱比情況下，圖像的寬度、高度不同的情況，如圖5所示。因此，在密集物體檢測任務(wù)中，極易出現(xiàn)檢測框重復(fù)問題，從而影響檢測精度。

已知檢測框的左上角和右下角坐標(biāo)，即可確定一個(gè)唯一的矩形。相較于CIoU損失函數(shù)，MPDIoU損失函數(shù)將檢測框左上角、右下角坐標(biāo)間的距離與全局圖像對角線的比值作為相似性表示，如圖6所示。通過最小化預(yù)測邊界框與真實(shí)邊界框間的距離，優(yōu)化檢測框回歸問題，避免了忽略的相同橫縱比而寬度、高度不同的情況。MPDIoU損失函數(shù)可表示為：

式中： ?（x₁^A，y₁^A），（x₂^A，y₂^A） 分別為真值檢測框 A 的左上點(diǎn)和右下點(diǎn)坐標(biāo)， ，（x₁^B，y₁^B），（x₂^B，y₂^B） 分別為預(yù)測檢測框 B 的左上點(diǎn)和右下點(diǎn)坐標(biāo)， d₁，d₂ 分別為檢測框的左上角坐標(biāo)間和右下角坐標(biāo)間的歐氏距離。

在目標(biāo)檢測任務(wù)中，MPDIoU損失函數(shù)不僅考慮到損失函數(shù)中的所有因子，同時(shí)可以簡化計(jì)算過程，保證了邊界框回歸的準(zhǔn)確性，降低了預(yù)測的邊界框的冗余性，解決了目標(biāo)檢測任務(wù)中，同一物體多個(gè)檢測框和密集物體檢測框重疊問題。

3試驗(yàn)環(huán)境與結(jié)果分析

本文模型訓(xùn)練使用第13代英特爾酷睿i9-13900K處理器，圖像處理器為英偉達(dá)GeForceRTX3090，顯存容量為 48GB 。其中，模型的測試和推理統(tǒng)一使用單卡試驗(yàn)。使用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，以Python作為編程語言。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出模型的有效性及泛化性能，在擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，對模型進(jìn)行消融試驗(yàn)及不同模型的對比試驗(yàn)。

3.1數(shù)據(jù)集

由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集的環(huán)境多為清晰的白天或夜間圖像，塵霧環(huán)境的數(shù)據(jù)較少，且傳統(tǒng)的大氣散射模型無法準(zhǔn)確模擬真實(shí)的霧霾和揚(yáng)塵環(huán)境。

為此，通過將公開的真實(shí)世界任務(wù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集（Real-world Task-driven TestingSet，RTTS）中真實(shí)霧霾天氣數(shù)據(jù)4417張、大霧城市景觀（FoggyCityscapes）數(shù)據(jù)集的合成圖像2965張、公開RB-DUST數(shù)據(jù)集的揚(yáng)塵數(shù)據(jù)50張以及自采于鄂爾多斯東勝礦并經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)注的揚(yáng)塵數(shù)據(jù)300張整合為試驗(yàn)使用數(shù)據(jù)集。通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充后數(shù)據(jù)可分為行人、汽車、自行車和摩托車4類檢測目標(biāo)，共9767張。將數(shù)據(jù)以7：2：1劃分為訓(xùn)練集、測試集和驗(yàn)證集，其中，RB-DUST數(shù)據(jù)集和自采數(shù)據(jù)集均加入驗(yàn)證集。

3.2評價(jià)指標(biāo)

將精確度（Precision）P、召回率（Recall）R、平均精度（meanAveragePrecision， mAP 作為模型性能評價(jià)指標(biāo)。其中，精確度衡量模型預(yù)測的準(zhǔn)確性，表示被預(yù)測為正樣本的目標(biāo)中，實(shí)際為正樣本的比例；召回率評估模型對正樣本的檢出能力，表示實(shí)際正樣本中，被正確檢測出的比例；平均精度綜合評估模型在所有類別和不同閾值下的整體性能，反映模型對所有類別目標(biāo)的綜合檢測能力。各指標(biāo)的計(jì)算公式為：

式中： X_TP 為被網(wǎng)絡(luò)模型正確檢測出來的目標(biāo)數(shù)， X_FP 為被網(wǎng)絡(luò)模型錯(cuò)誤檢出的目標(biāo)數(shù)， X_FN 為未被網(wǎng)絡(luò)模型檢測出來的目標(biāo)數(shù)， ∣c∣ 為分類數(shù)， ，A_AP 為單個(gè)目標(biāo)類別的平均精度。

在試驗(yàn)平臺中，使用外接英特爾RealSenseD435i相機(jī)，結(jié)合機(jī)器人操作系統(tǒng)（RobotOperatingSystem，ROS）Noetic版本測試模型實(shí)時(shí)性，將幀率作為評價(jià)指標(biāo)。同時(shí)，將浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)（Floating-Point Operations，F(xiàn)LOPs）和參數(shù)量（Parameter）作為模型復(fù)雜度評價(jià)指標(biāo)。為了更準(zhǔn)確地評估模型的性能，經(jīng)過多次測試取平均值作為最終結(jié)果。

3.3試驗(yàn)結(jié)果

3.3.1 消融試驗(yàn)

為了驗(yàn)證各模塊的合理性，以YOLOv8n為基線，對本文模型進(jìn)行消融試驗(yàn)，結(jié)果如表1所示，其中， mAP（?50 為所有類別中，閾值IoU為0.5時(shí)的平均精度，反映了模型在較低IoU中的目標(biāo)檢測能力。

由表1可知，由于ECA為輕量級的注意力機(jī)制，將C2f_ECA模塊替換原始模型中主干網(wǎng)絡(luò)的第1層、第2層的C2f模塊，在降低模型參數(shù)量的同時(shí)，有效提高了目標(biāo)檢測精度。由于在原有模型中增加了一個(gè)自標(biāo)檢測層，且為多尺度特征融合架構(gòu)，所以計(jì)算量有所增加。檢測精度、檢測框查準(zhǔn)率分別提高了2.0和0.7百分點(diǎn)，表明改進(jìn)后模型在精度和誤檢率控制方面取得了更優(yōu)的平衡，檢測性能得到了明顯改善，進(jìn)一步證明了本文模型的有效性。

使用MPDIoU作為模型的損失函數(shù)，在未增加模型參數(shù)量和計(jì)算量的基礎(chǔ)上，檢測性能與精度均有所提升，在驗(yàn)證集中可視化效果如圖7所示。使用MPDIoU損失函數(shù)避免了多檢測框漏檢問題，進(jìn)而提高了網(wǎng)絡(luò)的檢測效果。

通過消融試驗(yàn)可知，本文模型在保證實(shí)時(shí)性的情況下，檢測框查準(zhǔn)率從 79.1% 提升至 83.6% ，檢測精度mAP@50 從 73.4% 提升至 76.8% ，各模塊均能夠有效提高目標(biāo)檢測性能，為實(shí)際應(yīng)用提供了一種兼顧實(shí)時(shí)性與可靠性的檢測解決方案。

3.3.2 對比試驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文模型的有效性，對比YOLO系列算法及部分目標(biāo)檢測算法，結(jié)果如表2所示。同時(shí)，對檢測結(jié)果進(jìn)行可視化分析，如圖8所示。

由檢測結(jié)果可知，本文方法在檢測性能上相對于其它算法的優(yōu)越性。與經(jīng)典單次多檢測框（SingleShotMultiBoxDetector，SSD）模型[12]、RetinaNet模型[13]和兩階段模型區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[14]（FastRegion-basedConvolutionalNeural Networks，F(xiàn)asterR-CNN）相比，YOLO系列模型在速度和精度之間達(dá)到了較好的平衡。

基于Transformer系列[15]最新模型RT-DETR（Real-TimeDetectionTransformer）[6通過取消傳統(tǒng)候選框生成和后處理步驟，簡化了檢測流程，但計(jì)算成本較高。雖然與本文模型的檢測精度接近，但RT-DETR的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度明顯高于本文模型，且實(shí)時(shí)性較差，在實(shí)際應(yīng)用場景中局限性較大。

相較于基線模型YOLOv8n，YOLOv8繼承了YOLOv5和YOLOv7的優(yōu)點(diǎn)[1]，提升了檢測精度和速度，但對于小目標(biāo)的檢測，極易出現(xiàn)誤識別和漏檢問題。而本文模型對小目標(biāo)和模糊目標(biāo)的檢測精度明顯提升，幀率能夠達(dá)到155幀/s，符合實(shí)時(shí)性檢測要求；本文模型在參數(shù)量和計(jì)算浮點(diǎn)數(shù)顯著降低的情況下，檢測精度與YOLOv8s達(dá)到同等水平，同時(shí)具備更好的實(shí)時(shí)性優(yōu)勢。

綜合分析表明，本文模型在復(fù)雜環(huán)境的目標(biāo)檢測任務(wù)中，充分考慮了圖像模糊、小目標(biāo)特征需求，實(shí)現(xiàn)了檢測精度與運(yùn)算效率的良好平衡；在同系列算法中，能夠保持較低的參數(shù)量和較高的浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)，實(shí)現(xiàn)了檢測性能與運(yùn)算復(fù)雜度間的平衡，展現(xiàn)了實(shí)際工程中的應(yīng)用潛力。

以YOLOv8n為基線，數(shù)據(jù)集中各類別目標(biāo)檢測結(jié)果如表3所示。本文模型對于行人檢測精度提升了

2.2% ，表明改進(jìn)算法在小目標(biāo)和模糊目標(biāo)檢測方面更具優(yōu)勢；汽車檢測精度提高了 3% ，進(jìn)一步優(yōu)化了對大目標(biāo)的識別性能；自行車檢測精度雖提升 3% ，但在復(fù)雜背景下表現(xiàn)更加穩(wěn)定；摩托車檢測精度提升幅度達(dá)到 5.4% ，改進(jìn)算法對復(fù)雜目標(biāo)的辨識能力顯著增強(qiáng)。因此，本文模型通過改進(jìn)特征提取和多尺度融合，增強(qiáng)了對復(fù)雜場景中多類別目標(biāo)的檢測能力，具有更高的實(shí)用價(jià)值。

4結(jié)束語

本文針對塵霧環(huán)境下的目標(biāo)檢測需求，提出了EPM-YOLOv8算法，增強(qiáng)了模型對復(fù)雜環(huán)境中目標(biāo)特征的學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)了更高效的自動(dòng)檢測性能，有效簡化了檢測流程，提升了實(shí)時(shí)性和場景適用性，具有一定潛力。

未來，將針對揚(yáng)塵、霧霾環(huán)境繼續(xù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，并探索遠(yuǎn)紅外熱成像儀、毫米波雷達(dá)等多傳感器融合檢測，以目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性和精確性，為自動(dòng)駕駛車輛在塵霧惡劣環(huán)境下快速、準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測任務(wù)提供新思路。

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