一种复杂交通场景下的目标检测方法及系统

本发明公开了一种复杂交通场景下的目标检测方法及系统，涉及智能交通技术领域，包括获取目标图像，建立道路目标数据集；建立改进YOLOv8模型，通过道路目标数据集对改进YOLOv8模型进行训练，通过训练完成的改进YOLOv8模型对待检测的道路目标图像进行检测，识别目标；改进YOLOv8模型中，在YOLOv8模型的基础上将骨干网络与颈部的卷积层替换为GSConv层；在骨干网络的C2f层引入注意力机制，将颈部的PANet层替换为BiFPN层，引入了双向融合机制；在颈部中将RepGhost层和C2f层结合，构建CRG层。本发明能够在降低计算复杂度的情况下保证目标检测精度。