一种基于知识蒸馏的行人和车辆检测方法和系统

本发明提供一种基于知识蒸馏的行人和车辆检测方法和系统，包括以下步骤：构建真实雾天交通数据集；基于YOLOv13进行模型优化，在主干网络中引入双域特征交互模块，在主干网络与颈部网络的连接处引入横向信息补偿模块，并将颈部网络的上采样模块替换为注意力上采样模块，得到改进的YOLOv13模型；采用MGD‑Logit联合真实蒸馏方法，以改进的YOLOv13L为教师模型、轻量化YOLOv13n为学生模型，通过特征层损失约束和结果标签的Logit约束进行蒸馏训练。本发明可以解决现有技术中难以兼顾有雾环境下目标检测模型的精度、轻量化与真实场景泛化能力的技术问题。