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轻量化红外道路小目标实时检测算法

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研究背景与问题

随着智能交通和自动驾驶技术的快速发展，红外目标检测在保障道路安全、提高驾驶效率方面扮演着关键角色。然而，现有的红外目标检测技术在处理低对比度场景、对小目标的检测能力以及保证实时性等方面存在显著不足。这些局限性导致了红外检测系统在复杂环境下的性能不稳定，影响了其在实际应用中的可靠性。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于YOLOv8算法的轻量化红外道路小目标实时检测算法，命名为KCL-YOLOv8s。该算法在YOLOv8s算法的基础上进行了优化，设计了一种新的目标检测网络结构，旨在提高检测精度的同时降低计算复杂度。具体而言，KCL-YOLOv8s算法通过以下步骤实现： 1. 对YOLOv8s的卷积层进行优化，减少了网络的深度和宽度，降低了模型的参数量； 2. 引入自适应锚框调整机制，提高了小目标的检测性能； 3. 利用数据增强技术提升模型对低对比度场景的适应能力； 4. 对模型进行实时性优化，确保算法能够在规定的时间内完成检测任务。

核心结果

通过实验验证，KCL-YOLOv8s算法在多个公开数据集上取得了优于现有红外目标检测算法的性能。特别是在低对比度场景下，KCL-YOLOv8s算法的平均检测精度（mAP）达到了93.2%，超过了其他算法10个百分点以上。同时，KCL-YOLOv8s算法的平均检测速度达到了50帧/秒，满足了实时性要求。实验结果表明，KCL-YOLOv8s算法在保证检测精度的同时，有效降低了计算复杂度，提高了红外检测系统的实际应用价值。

结论与意义

本文提出的KCL-YOLOv8s算法为红外道路小目标实时检测提供了一种高效、低成本的解决方案。该算法在提高检测精度的同时，显著降低了计算复杂度，有利于红外检测系统在智能交通和自动驾驶领域的广泛应用。未来，我们将继续优化KCL-YOLOv8s算法，并探索其在更多场景下的应用潜力，为智能交通和自动驾驶技术的发展贡献力量。

文章来源：《红外技术》网址: http://www.hongwaijishu.cn/qikandaodu/2026/1027/330.html