Detecção de tráfego por radiação infravermelha térmica baseada em um detector YOLOv8 aprimorado

A detecção de objetos desempenha um papel crucial nos sistemas de transporte inteligentes. No entanto, a presença de inúmeras incertezas na detecção de objetos em cenas de tráfego reais apresenta desafios significativos para alcançar uma detecção precisa e em tempo real. Para abordar esses desafios, este artigo introduz um algoritmo de detecção de tráfego por radiação térmica baseado em uma versão aprimorada do YOLOv8. Especificamente, um novo módulo DCC2F é proposto, que não apenas amplia o campo receptivo efetivo do núcleo de convolução, mas também reduz a complexidade computacional. Além disso, a introdução do módulo MBConv aumenta as capacidades de extração de características e detecção do modelo YOLOv8. Resultados experimentais demonstram que o método proposto supera vários outros algoritmos proeminentes quando aplicado a conjuntos de dados desafiadores de radiação infravermelha térmica, destacando suas robustas capacidades de detecção de objetos.