一种基于YOLOv8的轻量化盲区检测网络

近年来,全国的交通安全形势日益严峻,交通事故频繁发生,人员伤亡和财产损失惨重。其中,因视觉盲区受限引起的人车碰撞事故最为常见,由于传感器的高昂造价和在盲区检测方面的研究应用较少,预防此类事故主要依靠司机驾驶经验。针对盲区检测和研究的不足,提出一种简洁高效的轻量化盲区检测网络BsDet和BsDet+。轻量化网络以最先进的YOLOv8为基础,结合其他YOLO网络的优点,在头部和颈部进行了轻量化重构,在特征提取部分使用改进的深度可分离卷积降低网络的参数量与计算量。在特定层使用更大的卷积核来扩大感受野,进一步提高网络的检测精度。在构建的盲区数据集进行实验,实验结果表明,BsDet拥有97.72%的mAP和300.76 f/s的FPS,BsDet+的mAP和FPS分别为99.35%和181.31 f/s,相比于SOTA方法,提高了36.8%的检测速度和1.44%的mAP。两种网络分别在树莓派、安卓手机和便携式计算机上进行部署与测试,结果显示在任何平台上,BSDet均拥有最高的检测速度。BsDet和BsDet+可适用于不同性能的硬件与检测需求,具有设备要求低、准确率高、速度快等特点,不仅为轻量化设计提供了借鉴,也能够有效改善基于视觉的辅助驾驶技术。