Al detectar objetivos de vehículos en condiciones climáticas complejas, debido a la existencia de borrosidad de objetivo y obstrucción que causan una clara disminución de la precisión de detección de vehículos, se presenta un algoritmo mejorado de detección de vehículos YOLO-CGT basado en YOLOv8. Este algoritmo se enfrenta al problema de la entrada de imágenes de cámaras de automóviles, a través de la introducción de varias mejoras en la estructura de YOLOv8, que ha mejorado significativamente la estabilidad de la detección en entornos complejos. Entre ellas, el módulo de aggregación de residuos multiescala reemplaza la estructura de red principal C2f original para aumentar la utilización de la información original y reducir el problema de desaparición del gradiente causado por la profundidad de la red; la introducción de un módulo de agregación espacial, fusionando información global de extracción y percepción de información local; el diseño de una cabeza de detección dinámica y ligera para equilibrar la precisión de la detección y la eficiencia; la introducción de la distancia mínima interna de puntos en la unión de intersección sobre la unión (Inner-Minimum Points Distance Intersection over Union, Inner-MPDIoU) para reemplazar el IoU tradicional, para reducir el problema de superposición de cuadros objetivo. Después del entrenamiento y la validación en un conjunto de datos de vehículos en condiciones climáticas complicadas, los resultados experimentales muestran que la precisión media de detección de este método alcanza el 81,4%, con un aumento del 6,3%, y el volumen de parámetros del modelo es de 3,259 < inline-formula > < alternatives > ×10⁶, el volumen de cálculo es de 9,7GFLOPs, lo que ha dado lugar a una mejora significativa de la precisión mientras se garantiza la capacidad de implementación ligera del modelo. Este método de investigación proporciona una garantía sólida para un funcionamiento seguro y estable del sistema de conducción autónoma.

Conducción autónoma; Detección de vehículos; YOLOv8; Condiciones climáticas complejas; Características multiescala